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论文名称：ADOP: Approximate Differentiable One-Pixel Point Rendering
论文链接：https://www.aminer.cn/pub/6167a0375244ab9dcbcd982e?f=cs
合成逼真的虚拟环境是计算机图形学和计算机视觉中研究最多的主题之一，它们所面临是一个重要问题是 3D 形状应该如何编码和存储在内存中。用户通常在三角形网格、体素网格、隐函数和点云之间进行选择。每种表示法都有不同的优点和缺点。为了有效渲染不透明表面，通常会选择三角形网格，体素网格常用于体绘制，而隐函数可用于精确描述非线性分析表面，另一方面，点云具有易于使用的优点，因为不必考虑拓扑。
近日，来自国埃尔朗根 - 纽伦堡大学视觉计算实验室的研究者提出了一种新颖的基于点的、可微的神经渲染 pipeline，可用于场景细化和新颖的视图合成。
该研究提出的方法在 Aliev 等人的 pipeline 上构建，并通过多种方式进行了改进。具体地，研究者添加了一个物理可微的相机模型和一个可微的色调映射器，并提供了一个更好地逼近单像素点栅格化的空间梯度的公式。
这种可微的 pipeline 不仅可以优化神经点特征，而且在训练阶段能够纠正不精确的输入。因此，该系统基于神经渲染网络的视觉损失调整相机姿态和相机模型，并结合晕影模型和每个相机的传感器响应曲线估计每个图像的曝光和白平衡值。
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