심화/영상-3D 썸네일형 리스트형 Nerf란 1. 개요 - NeRF는 2020년 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis라는 논문에 의해 소개되었다. - 쉽게 말해 2D 이미지를 3D로 변환해 준다 - 엄밀하게는 여러장의 이미지를 입력 받아, 새로운 시점에서의 물체 이미지를 만들어내는 View Synthesis 모델이다. - n개의 시점에서 불연속적인 2D 이미지를 입력 받아, 이미지가 연속적으로 구성될 수 있도록 임의 시점에서의 새로운 이미지를 만들어 낸다. Nerf는 이미지 데이터에서 직접 학습하지만 CNN 레이어나 Transformer 레이어(적어도 원본은 사용하지 않음)를 사용하지 않는다. Nerf의 이점은 압축이다. 5–10MB에서 Nerf 모델의 가중치.. 더보기 이전 1 다음
