T-Scirt / 2003.08934 / NeRF: Representación de escenas como campos de radiancia neuronal para la síntesis de vistas Sudadera oversize prémium
Diseñado y vendido por Francesco Pelosin
49,44 US$
Estilo
Sudadera oversize prémiumSudadera premium, felpa gruesa en el interior, mangas holgadas
49,44 US$
Devoluciones fáciles¿Hay algún problema? No importa, te lo solucionamos.
Características del producto
- Nuestra sudadera más prémium hasta ahora en una tela gruesa de polar de 283•gramos
- Tu silueta favorita de sudadera clásica con espacio extra en las mangas
- Una construcción abrigada que te proporciona suficiente calidez mientras mantiene la comodidad
- Acabados sutiles y limpios para lograr un look mejorado, tanto si te vistes elegante como informal
- Tus colores neutros favoritos además de nuevos colores inspirados en el estilo retro entre los que elegir
- Elige una talla más si te gusta que las sudaderas queden más holgadas en el cuerpo
- Male model shown is 6'2" / 188 cm tall and wearing size XL - He usually wears size Large
- La modelo que aparece mide 1,80•m y lleva la talla M; normalmente usa la talla S
- Instrucciones de lavado: Lava a mano o a máquina con agua fría. No limpies la prenda en seco, no utilices lejía, no utilices la secadora ni planches sobre el estampado.
- Dado que cada producto está hecho solo para ti por imprentas independientes locales, es posible que haya ligeras variaciones en el producto recibido.
T-Scirt / 2003.08934 / NeRF: Representación de escenas como campos de radiancia neuronal para la síntesis de vistas
Autores: Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng
Resumen:
Presentamos un método que logra resultados de vanguardia para sintetizar nuevas vistas de escenas complejas mediante la optimización de una función de escena volumétrica continua subyacente utilizando un conjunto disperso de vistas de entrada. Nuestro algoritmo representa una escena utilizando una red profunda completamente conectada (no convolucional), cuya entrada es una única coordenada 5D continua (ubicación espacial (x, y, z) y dirección de visualización (θ, ϕ)) y cuya salida es la densidad de volumen y la radiancia emitida dependiente de la vista en esa ubicación espacial. Sintetizamos las vistas consultando las coordenadas 5D a lo largo de los rayos de la cámara y utilizamos técnicas clásicas de renderización de volumen para proyectar los colores y densidades de salida en una imagen. Debido a que la renderización de volumen es naturalmente diferenciable, la única entrada requerida para optimizar nuestra representación es un conjunto de imágenes con poses de cámara conocidas. Describimos cómo optimizar eficazmente los campos de radiancia neuronal para generar nuevas vistas fotorrealistas de escenas con geometría y apariencia complicadas, y demostramos resultados que superan el trabajo previo sobre renderización neuronal y síntesis de vistas. Los resultados de síntesis de vistas se ven mejor como videos, por lo que recomendamos a los lectores que vean nuestro video complementario para realizar comparaciones convincentes.
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