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#80
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
Multi-View StereoにNeRFを利用して，ボリュームレンダリング可能な任意視点画像生成を高速に学習する．2D画像を3Dのコストボリュームにマッピングし3D CNNで処理，得られた各点での特徴量から各点でのRadience FieldをMLPで推定して光線方向に積分することでレンダリングする．ネットワークはDTUデータセットで学習しておき，シーンに応じて追加で最適化する．
新規性
コストボリュームを経由することで多視点画像からNeRFによる任意視点画像を生成する問題を様々なシーンに渡って学習できるようにした点が新規．ただしこれだけではアーティファクトが生じるため，シーンに応じて更に最適化することで短時間で良好なレンダリングの学習を実現した．
結果
DTU Datasetで学習し，性質の異なるRealistic Synthetic NeRF DatasetとForward-Facing Datasetで評価する．各シーンについて少数の画像から新規視点画像を生成，既存手法よりも良好な生成結果を得ることができた．
その他（なぜ通ったか？等）
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