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학술대회자료
저자정보
Seonghak Lee (Chung-Ang University) Junseok Kwon (Chung-Ang University)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2023년도 대한전자공학회 하계학술대회 논문집
발행연도
2023.6
수록면
2,861 - 2,865 (5page)

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NeRF [1] proposes a novel method for reconstructing the shape and appearance of 3D objects. In this work, Mildenhall et al. use input images and camera positions to infer the shape and texture of an object"s surface. For this, an MLP network models the object"s 3D radiance field and uses it to predict the color values that appear in the input images. This approach allows the realistic rendering of highly complex 3D objects, which are difficult or impossible to create. However, despite presenting a new paradigm for novel view synthesis, there are numerous drawbacks to using Neural Radiance Fields. In this paper, we discuss these drawbacks and suggest direction for future development.
#Neural Radiance Field #Novel View Synthesis(NVS) #Implicit Scene Representation

목차

Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Theory of Neural Radiance Field
Ⅲ. Challenges of Neural Radiance Field
Ⅳ. Conclusion
Reference

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