谷歌华人研究员发布MobileNeRF,渲染3D模型速度提升10倍(6)
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在渲染质量上来看,用常见的PSNR、SSIM和LPIPS指标与其他方法进行比较后,可以发现MobileNeRF的质量与SNeRG大致相同。
当摄像机处于适当的距离时,我们的方法实现了与SNeRG相似的图像质量。当相机被放大时,SNeRG倾向于呈现过度平滑的图像。
在多边形的计数中,可以看到MobileNeRF对每个场景产生的顶点和三角形的平均数量,以及与初始网格中所有可用顶点/三角形相比的百分比。由于MobileNeRF只保留了可见的三角形,所以在最终的网格中大部分顶点/三角形被移除。
阴影网格(shading mesh)对比下,文中展示了提取的没有纹理的三角形网格。三角形面大部分是轴对齐的,而不是与实际物体表面对齐。
因此,如果希望有更好的表面质量,需要设计出更好的正则化损失或训练目标,但优化顶点也确实改善了渲染质量。
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