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可逆神经扭曲用于 NeRF
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新颖的超参化表示方法，通过可学习的刚性变换函数对摄像机姿势进行建模。使用可逆神经网络和几何信息约束实现模型的刚性变换。实验证明该方法在姿势估计和重建能力方面优于现有基线方法。
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关键要点
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提出了一种新颖的超参化表示方法，将摄像机姿势建模为可学习的刚性变换函数。
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强调在学习刚性变换函数时强制可逆性的重要性。
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使用可逆神经网络（INN）和几何信息约束实现模型的刚性变换。
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通过合理约束和规范化实现了模型的刚性变换。
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实验证明该方法在姿势估计和重建能力方面优于现有基线方法。
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