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BID-NeRF：基于逆向神经辐射场的 RGB-D 图像姿态估计
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于内在神经辐射场模型的 NeRF 神经渲染方法，可以应用于基于房间尺度的场景。该模型可以在无监督的环境下具备传统本质分解约束条件，并展示了在面对具有挑战性序列时，其具有相对稳定的本质分解结果和高保真度的新视角生成效果。
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关键要点
- 引入内在神经辐射场模型扩展NeRF神经渲染方法至房间尺度场景。
- 采用点采样和反射迭代聚类优化的方法。
- IntrinsicNeRF模型在无监督环境下具备传统本质分解约束条件。
- 在面对挑战性序列时，模型展示出相对稳定的本质分解结果。
- 模型生成的新视角效果具有高保真度。
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