Refracting Once is Enough: Neural Radiance Fields for Novel-View Synthesis of Real Refractive Objects
Author:
Affiliation:
1. Institute of Artificial Intelligence and Robotics, Xi'an Jiaotong University, Xi'an, China
Funder
National Natural Science Foundation of China
Publisher
ACM
Link
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3652583.3658000
Reference63 articles.
1. SINE: Semantic-driven Image-based NeRF Editing with Prior-guided Editing Field
2. Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fields
3. Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields
4. Jonathan T Barron, Ben Mildenhall, Dor Verbin, Pratul P Srinivasan, and Peter Hedman. 2023. Zip-NeRF: Anti-aliased grid-based neural radiance fields. arXiv preprint arXiv:2304.06706 (2023).
5. Eikonal Fields for Refractive Novel-View Synthesis
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