NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections
论文简介：
本文提出了一种基于学习的方法，仅使用非结构化的野外照片集合合成复杂场景的新视图。在神经辐射场（NeRF）的基础上，本文的方法使用一个多层感知器的权重作为一个三维坐标的函数，来模拟一个场景的密度和颜色。虽然 NeRF 在受控设置下捕获的静态主题的图像上表现得很好，但它无法在不受控设置的图像中建模许多普遍存在的真实现象，如可变照明或瞬态遮挡。
为了解决这个问题，本文引入了一系列的 NeRF 扩展来解决这些问题，从而能够从从互联网上获取的非结构化图像集合中进行精确的重建。作者将该系统称为 NeRF-W，应用于著名地标的互联网照片收藏，并展示了时间上一致的新视
