近期，研究人员在名为"Zip-NeRF"的项目中取得了惊人的突破。他们成功地将抗混叠的NeRF（神经辐射场）与基于网格的快速训练方法相结合，实现了令人瞩目的成果。这项技术能够以类似无人机航拍的方式，精确还原家庭场景的各个细节。
还原家庭场景1
家庭场景2
家庭场景3
NeRF是一种基于神经网络的模型，通过训练来模拟三维场景的体积表示，从而生成逼真的多视角图像。在视图合成、媒体生成、机器人和计算摄影等领域，NeRF展现了强大的应用潜力。
多视角图像
Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于网格的 NeRF 训练，以解决神经辐射场训练中的混叠问题。与以前的技术相比，Zip-NeRF 的错误率降低 8%-76%，训练速度提高 22 倍。
这项技术有望在 VR 领域得到应用，比如参观线上博物馆、线上看房。
总的来说，Zip-NeRF的研究成果为三维场景重建技术带来了巨大的进步。它不仅提高了重建质量和训练速度，还拓展了应用领域，为各行各业带来了新的机遇和挑战。随着技术的不断发展和创新，我们可以期待Zip-NeRF在未来的进一步突破和应用中发挥更大的作用。
以下是论文地址，想了解详细技术细节的小伙伴，可以去查看哦
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2304.06706.pdf
项目地址：
https://jonbarron.info/zipnerf/
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