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학술저널
저자정보
Sangmin Lee (University of Illinois Urbana-Champaign) Han-nyoung Lee (Chung-Ang University) Ho Jun Kim (Chung-Ang University) Hak Gu Kim (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소 TECHART: Journal of Arts and Imaging Science TECHART: Journal of Arts and Imaging Science Vol.10 No.3
발행연도
2023.10
수록면
19 - 25 (7page)
DOI
10.15323/techart.2023.10.10.3.19

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Novel view synthesis from multiple images is a critical task in virtual reality (VR) and metaverse platforms. The recent advent of neural radiance fields (NeRFs) has led to an explosive growth in research pertaining to neural 3D rendering. Although NeRFs have yielded impressive achievements in the field of neural rendering, they challenges in generating high-resolution (HR) images. This challenges primarily stem from the limitations of the multilayer perceptron (MLP) in capturing high frequencies. Furthermore, few studies have been conducted on super-resolution NeRFs to address this issue. In this study, we conducted several NeRF-based novel-view generations at higher resolutions (x2 and x4 scales). Based on the results of qualitative and quantitative performance comparisons, we examined the challenges associated with super-resolution NeRFs, as well as the current qualities of NeRF-based HR image synthesis.
#Implicit Scene Representation #Neural Radiance Fields #Super-Resolution #View Synthesis

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related works
3. Preliminary
4. Experiments and Results
5. Conclusion
References

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Han-nyoung Lee ,  Hak Gu Kim Moving Image & Technology (MINT) 2023 .04

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