更逼真AR/VR场景，Meta研究为神经体三维绘制密度设计不同模型
神经体三维绘制
（映维网 2021年12月11日）体三维渲染（Volume Rendering）这种技术主要是通过所谓的体三维渲染积分在辐射场中渲染体三维密度。最近的研究表明，将密度场和辐射场表示为神经网络可以仅从稀疏的输入图像集进行学习，从而实现对新视图的出色预测。有研究团队开发的神经体三维绘制方法以可微的方式将积分近似为alpha合成，允许同时从输入图像中学习。尽管这种耦合确实能够很好地概括新的观察方向，但密度部分在忠实预测场景实际几何体方面并不成功，并通常会产生充满嘈点的低保真度几何体近似。
在名为《Volume Rendering of Neural Implicit Surfaces》的论文中，Meta和以色列魏茨曼科学研究所提出用VolSDF为神经体三维绘制中的密度设计不同的模型，从而在保持视图合成质量的同时更好地逼近场景的几何体。
在一个方面，所述方法的关键思想是将密度表示为到场景曲面的符号距离函数，见图1。这种密度函数存在多个优势。首先，它保证了生成密度的合适定义曲面的存在。这为分离密度场和辐射场提供了有用的感应偏压，从而提供了更精确的几何近似。其次，这种密度公式允许沿光线限制不透明度的近似误差。这个bound用于对观察光线进行采样，以便在体三维绘制积分中提供密度场和辐射场的忠实耦合。若没有这样的bound，沿光线计算的辐射度（像素颜色）可能会错过或超过曲面部分，从而导致不正确的辐射度近似。
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