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https://www.bilibili.com/video/BV1we411K7ug/?vd_source=e72391f09bea1eac19b5284611a5e003 论文:https://arxiv.org/pdf/2205.05509.pdf 代码:https://github.com/JOP-Lee/READ-Large-Scale-Neural-Scene-Rendering-for-Autonomous-Driving 合成自由视角真实感图像是多媒体领域的一项重要任务。随着高级驾驶辅助系统(ADAS)的发展及其在自动驾驶汽车中的应用,对不同场景进行试验成为一项挑战。虽然通过图像到图像的转换方法可以合成出具有照片般真实感的街道场景,但是由于缺乏三维信息,这种方法不能产生连贯的场景。本文提出了一种大规模神经绘制方法来合成自主驾驶场景(READ),使得在PC上通过多种采样方案合成大规模驾驶场景成为可能。为了表示驾驶场景,本文提出了一个渲染网络ݜ�−ݑ�ݑ�ݑ�,用于从稀疏点云中学习神经描述子(descriptors)。该模型不仅可以合成逼真的驾驶场景,而且可以对驾驶场景进行拼接和编辑。实验结果表明,该模型在大规模驾驶场景下具有较好的性能。

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