本文提出了一种新的框架来规范化神经辐射场（NeRF）在多个样本设置中的应用。该方法利用渲染深度图将稀疏的输入图像变形到未观察视角，并通过几何感知的一致性来学习NeRF。同时，提出了筛除错误变形解的方法和稳定训练优化的策略。与现有的NeRF模型相比，该模型具有竞争优势。

本文提出了一种新的框架来规范化神经辐射场（NeRF）在多个样本设置中的应用。该方法利用渲染深度图将稀疏的输入图像变形到未观察视角，并通过几何感知的一致性来实现NeRF的学习。同时，提出了筛除错误变形解的方法和稳定训练优化的策略。与现有的NeRF模型相比，该模型具有竞争优势。

本文提出了一种新的框架来规范化神经辐射场（NeRF）在多个样本设置中的应用。该方法利用渲染深度图将稀疏的输入图像变形到未观察视角，并通过几何感知的一致性来实现NeRF的学习。同时，提出了筛除错误变形解的方法和稳定训练优化的策略。该模型相比现有的NeRF模型具有竞争优势。

本文提出了一种新的框架来规范化神经辐射场（NeRF）在多个样本设置中的应用。该方法利用渲染深度图将稀疏的输入图像变形到未观察视角，并通过几何感知的一致性来实现NeRF的学习。同时，提出了筛除错误变形解的方法和稳定训练优化的策略。与现有的NeRF模型相比，该模型具有竞争优势。

本文提出了一种新的框架来规范化神经辐射场（NeRF）在多个样本设置中的应用。该方法利用渲染深度图将稀疏的输入图像变形到未观察视角，并通过几何感知的一致性来实现NeRF的学习。同时，提出了筛除错误变形解的方法和稳定训练优化的策略。与现有的NeRF模型相比，该模型具有竞争优势。

本文提出了一种新的框架来规范化神经辐射场（NeRF）在几个样本设置中的应用，并通过渲染深度图和几何感知的一致性来实现NeRF的学习。同时，本文还提出了筛除错误变形解的方法和稳定训练优化的策略。实验证明，该模型在几个样本设置下具有竞争优势。