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    在非理想输入下NeRF的重建

    主讲人：马力 | 香港科技大学博士

    • 开课时间

      2022.07.13 19:00

    • 课程时长

      71分钟

    • 学习人数

      2975人次学习

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    在非理想输入下NeRF的重建

    神经辐射场 (NeRF) 作为一种通用的场景表达, 已经得到越来越多研究者的注意。给定几张不同视角下的图片, 我们就能重建出一个非常精细的NeRF。然而在实际应用中, 我们经常会遇到不同种输入图像的退化, 比如镜头畸变, 噪声和模糊。如果在这些非理想状态下重建精细的NeRF是一个值得研究的问题。本次分享中, 我会梳理已有的一些在非理想输入状况下的NeRF重建的相关工作, 然后介绍我们的工作：Deblur-NeRF, 即如何在输入图像有运动模糊或者失焦时依然能够重建一个清晰的NeRF。

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