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#273
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Neural Light Field (NeLF)の提案．ラジエンスではなくライトフィールド（光線の位置・方向に対応した輝度値）を直接記述するため，Volume Renderingのためのサンプリングを行わずに高速にレンダリングができ，推論される画像の品質も高い．直接ライトフィールドの学習を行うのは難しいため，学習済みのNeRFから蒸留し学習する．
新規性
ライトフィールドを学習するために一旦NeRFを学習し任意視点での画像（すなわちあらゆる光線に対応した輝度）を生成し学習に用いる．さらにニューラルネットワークによるライトフィールドの記述に適したモデルとして，光線上でのサンプル点の羅列による光線の記述と残差接続・スキップ接続を用いた深いネットワークを用いる．
結果
NeRFデータセットとDONeRFデータセットで検証し，元にするNeRFに加えて実データでも学習することでNeRFを超える品質の画像を高速に（各画素に対して一回のforward計算で）生成できた．
その他（なぜ通ったか？等）
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