據(jù)RoadtoVR報(bào)道，就實(shí)景VR視頻而言，體積視頻是沉浸感的黃金標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)于靜態(tài)場(chǎng)景捕捉，攝影測(cè)量亦是如此。但是這兩種方法都存在有損于真實(shí)感的局限性，尤其是在涉及“依賴于視圖”的效果時(shí)，例如鏡面高光和透過半透明物體的透鏡。近日，泰國Vidyasirimedhi科學(xué)技術(shù)研究所展示了一種令人驚嘆的視圖合成算法，該算法通過精準(zhǔn)處理此類照明效果顯著提高了真實(shí)感。

研究人員今年早些時(shí)候發(fā)表了一項(xiàng)名為“NeX”的實(shí)時(shí)視圖合成算法論文，團(tuán)隊(duì)目標(biāo)是僅使用場(chǎng)景中的少量輸入圖像來合成新幀，從真實(shí)圖像之間的任意點(diǎn)真實(shí)描繪場(chǎng)景。

研究人員指出，這項(xiàng)工作建立在稱為多平面圖像（MPI）的技術(shù)之上，與之前的方法相比，該方法更好模擬了與視圖相關(guān)的效果（如鏡面高光）并創(chuàng)建了更清晰的合成圖像。

除了這些改進(jìn)之外，該團(tuán)隊(duì)還高度優(yōu)化了系統(tǒng)，使其能夠在60Hz下輕松運(yùn)行——據(jù)稱比之前的技術(shù)水平提高了1000倍，不得不說，結(jié)果是驚人的。

盡管目前尚未針對(duì)用例進(jìn)行高度優(yōu)化，但研究人員已經(jīng)使用具備立體深度感知和完整6DOF 運(yùn)動(dòng)的 VR頭顯對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了測(cè)試。

以下是研究人員得出的測(cè)試結(jié)論：

“我們的算法在捕獲和再現(xiàn)復(fù)雜的依賴于視圖的效果方面是有效的，并且在標(biāo)準(zhǔn)圖形硬件上的計(jì)算效率很高，并支持實(shí)時(shí)渲染。對(duì)公共數(shù)據(jù)集和更具挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集的廣泛研究證明了我們算法的先進(jìn)質(zhì)量，我們相信神經(jīng)基礎(chǔ)擴(kuò)展可以應(yīng)用于光場(chǎng)分解的一般問題，并使其他場(chǎng)景表示的高效渲染不僅限于 MPI。我們認(rèn)為一些反射參數(shù)和高頻紋理可以顯式優(yōu)化，同時(shí)也有助于恢復(fù)精細(xì)細(xì)節(jié)（這是現(xiàn)有隱式神經(jīng)表征所面臨的挑戰(zhàn)）?！?/p>