今天要介绍的论文来自谷歌研究院和哈佛大学。谷歌研究科学家、论文一作 Jon Barron 表示，他们开发了一种名为 Mip-NeRF 360 的模型，该模型能够生成无界场景的逼真渲染，给我们带来了 360° 的逼真效果和漂亮的深度图。

神经辐射场 (NeRF) 通过在基于坐标的多层感知器 (MLP) 的权重内编码场景的体积密度和颜色，来合成高度逼真的场景渲染。这种方法在逼真的视图合成方面取得了重大进展 [30]。然而，NeRF 使用 3D 点对 MLP 的输入进行建模，这在渲染不同分辨率的视图时会导致混叠。 基于这个问题，Mip-NeRF 扩展了 NeRF ，不再对沿锥体的体积截头体进行推理 [3]。尽管这样做提高了质量，但 NeRF 和 mipNeRF 在处理无界场景时会遇到挑战，无界场景中的相机可能面向任何方向并且场景内容可能位于任何位置。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.12077.pdf

视频解读：https://www.youtube.com/watch?v=zBSH-k9GbV4

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