本文提出了一种利用相机运动先验来建模视角相关的外观或效果的方法，通过识别光斑跟随相机运动来融入负视差。同时，提出了一种放宽的体积渲染近似方法，提高了从单张图像进行新视图合成的效率。实验证明，该方法在RealEstate10k和MannequinChallenge数据集上优于现有方法。

本文提出了一种利用相机运动先验来建模视角相关的外观或效果的方法，通过识别光斑来融入负视差。同时，提出了一种近似方法来提高从单张图像进行新视图合成的效率。实验证明，该方法在RealEstate10k和MannequinChallenge数据集上优于其他方法。

该研究提出了一种新的详细重建方法，通过两阶段训练过程、解耦视角相关与视角无关颜色、借助两个新的一致性约束来提高性能，并引入关键的掩码方案以自适应地影响监督约束的选择。实验证明了该方法在合成和真实世界数据集上的能力，降低先验估计错误干扰，实现高质量场景重建，并保留了丰富的几何细节。