NeRF 重访：修复体积渲染中的积分不稳定性
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种通过重新定义基于样本的渲染方程，解决神经辐射场在体渲染中的多个问题，如样本冲突、层次采样精度不准确以及模型参数对射线终止距离分位点的导数不可微等，同时实现更锐利的纹理、更好的几何重建和更强的深度监督。
Point-NeRF是一种新的基于神经网络点云的辐射场模型，结合了NeRF和深度多视图立体成像的优点，可用于高质量的视图合成和快速的场景几何重建。相对于NeRF，Point-NeRF具有快速训练和处理3D重建错误和异常数据的优势。
