在許多3D場(chǎng)景捕獲中，由于網(wǎng)格重建失敗或者缺乏觀測(cè)，例如，物體接觸區(qū)域或難以觸及的區(qū)域，場(chǎng)景中的某些部分經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)缺失的情況。谷歌和加州大學(xué)伯克利分校的研究人員提出了NeRFiller框架，可通過(guò)2D圖像來(lái)修復(fù)殘缺的3D場(chǎng)景，同時(shí)發(fā)現(xiàn)當(dāng)圖像形成2x2網(wǎng)格時(shí)，會(huì)生成更多3D一致性的
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