NeRF-SR：高分辨率新视图合成技术

"NeRF-SR的解说ppt，pdf版本，主要介绍了如何利用超采样策略提升神经辐射场（NeRF）技术在低分辨率输入下创建高分辨率新视图的合成方法" NeRF-SR（Neural Radiance Fields for Super-Resolution）是一种基于神经网络的新视图合成技术，它扩展了原始的NeRF模型，用于处理低分辨率（LR）输入，生成高质量的高分辨率（HR）图像。NeRF-SR的核心思想是通过超采样策略增强多视图约束，并利用高分辨率（HR）参考图像中的深度信息来细化细节。 在0概述部分，NeRF-SR的目标是利用一组不同视角的低分辨率图像，生成新的、逼真的高分辨率视图。这在计算机视觉和虚拟现实领域有着广泛的应用，如图像增强、3D建模和实时场景渲染。 1摘要中提到，NeRF-SR由两部分组成：(a) 超采样策略，从低分辨率输入生成超分辨率的新视图；(b) 细化网络，结合估计的深度信息，从HR参考图像中提取相关补丁，以增加合成图像的细节。这两个组件协同工作，使得NeRF-SR能够有效地提升图像质量。 1超采样策略详细阐述了如何实现这一目标。传统的NeRF通过对像素绘制射线来渲染图像，而NeRF-SR则将像素细分成多个子像素，并为每个子像素绘制射线，增加了场景中3D点的对应和约束。这样，即使在低分辨率输入下，也能捕获更多细节。 在实际操作中，NeRF-SR会在s×s网格上均匀划分像素，生成sH×sW的超分辨率图像。通过渲染子像素，可以消除训练和测试阶段的采样差异。同时，为了消除对降采样操作的假设，NeRF-SR采用平均辐射的方法执行监督，即对从不同子像素射线渲染的辐射进行平均，以确保在不同尺度下的一致性。 NeRF-SR通过创新的超采样技术和深度细化网络，提高了NeRF在低分辨率输入条件下的表现，为新视图合成带来了显著的性能提升。这一技术对于提升虚拟现实体验、图像增强以及3D场景重建等领域具有重要意义。