融合ToF+NeRF，Meta提出TöRF，实现更优动态场景视图合成
视点合成
（映维网Nweon 2022年03月09日）新视点合成（Novel-View Synthesis；NVS）的目标是从新视点逼真地渲染图像，并且长期以来都是计算机图形学和计算机视觉领域的一个重要挑战。
给定从不同视点拍摄的大量图像，系统可以推断场景的几何结构和外观，并以新camera姿势合成图像。与NVS相关的一个问题是，它需要一组来自不同视角的不同图像以准确地表示场景。这可能涉及在静态环境中移动单个摄像头，或使用大型多摄像头系统从不同角度捕获动态事件。
单目视频序列中的动态NV技术展示了令人信服的结果，但由于具有不适定性，它们出现了各种视觉伪影。这需要在动态场景的深度和运动方面引入先验知识。同时，移动设备现在搭载了带有颜色和深度传感器的摄像系统，例如微软的HoloLens，以及iPhone和iPad Pro中的前后RGBD摄像系统。
深度传感器可以使用立体光或结构光，或者越来越精确的飞行时间测量原理。尽管深度传感技术比以往任何时候都更加普遍，但一系列的NVS技术目前都没有利用这种额外的视觉信息源。为了提高NVS性能，卡内基梅隆大学、布朗大学、康纳尔大学、巴斯大学和Meta的研究人员提出了TöRF。
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