浙大/华科提出EVE-NeRF，基于“视角-极线”信息纠缠的可泛化隐式神经辐射场

最近来自浙江大学和华中科技大学的研究人员提出 EVE-NeRF 模型，一种具有泛化能力神经辐射场模型用于少样本的 3D 视图合成。模型以一种纠缠的方式聚合视角-极线特征，并引入场景不变的外观连续性和几何一致性先验，在泛化性 3D 视图合成测试中达到 SOTA，并且在真实世界中具有多种应用场景。在 AR、VR、场景设计、自动驾驶以及电影制作等多个领域中，神经辐射场 NeRF 已经成为一种革命性的技术，它通过从一组二维图像中重建高质量的三维场景，为这些领域带来前所未有的真实感和沉浸感。然而，传统的 NeRF 通常只适用于优化单个场景，泛化到新场景需要重新训练。另外，NeRF 的优化一般需要同一场景的 50-100 张多视角高质量图片，这在某些场景中是难以获取的。因此，跨场景训练、少量视角需求的泛化性 NeRF 方法可提高模型的应用范围和灵活 ………………………………