Nerfbusters
https://gyazo.com/d5933fdc0dfea0ce5f855d8da471c117
https://ethanweber.me/nerfbusters/ Project
https://github.com/ethanweber/nerfbusters GitHub
https://arxiv.org/abs/2304.10532 Paper
適当に撮影した画像でNeRFを作ると余計な浮遊物やアーティファクトが出る
同じものを二回撮影して、一つを学習用、もう一つを評価用に使用
その結果手作業の正則化では学習画像の範囲外のシーンをうまく作れないことがわかった？
なので、学習済みの局所3D拡散事前分布と、新しい密度スコア蒸留サンプリング損失を提案するよ？