#今日论文推荐#CVPR 2022 | 中科院&阿里提出：神经辐射场几何编辑方法NeRF-Editing

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阿里巴巴大淘宝技术的研究人员和中科院计算所提出了一种允许用户自由编辑神经辐射场几何内容的方法，以论文《NeRF-Editing: Geometry Editing of Neural Radiance Fields》发表于领域内顶级会议IEEE CVPR 2022。
基于图像的3D场景建模与渲染是计算机视觉和计算机图形学中一个被广泛研究的课题。传统的方法依赖基于网格的场景表征，通过可微分光栅化程序或路径追踪的方法根据真实图像以优化网格表征。然而，基于二维图像监督的网格优化往往易于陷入局部最优，并且在优化过程中无法改变网格的拓扑结构。神经辐射场 (NeRF) [1]是目前解决这一问题的一个有力工具，它使用全连接网络（MLP）隐式建模场景的几何和外观，并结合体渲染 (volume rendering)的方法得到高真实感的渲染图。然而，作为一种隐式建模方法，神经辐射场网络很难让用户交互式地编辑或修改场景对象。因此，基于神经辐射场等隐式表示的新视角合成能力，进一步研究如何编辑隐式表征已成为一个新的探索方向。对NeRF进行几何编辑是一种有效的几何建模方法。针对这些问题，来自中科院计算所和阿里巴巴淘系技术部的研究人员提出了一种允许用户自由编辑神经辐射场几何内容的方法，将以论文《NeRF-Editing: Geometry Editing of Neural Radiance Fields》发表于领域内顶级会议IEEE CVPR 2022。

论文题目：NeRF-Editing: Geometry Editing of Neural Radiance Fields
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/62aaa7c57cb68b460fd3b9e2?download=falsehttps://www.aminer.cn/research_report/62aaa7c57cb68b460fd3b9e2?download=false
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