Викторина по синтезу представлений о романе

Ответы и пояснения появляются по мере прохождения теста.

1. Given photos of a scene, what does novel view synthesis try to produce?
   • Сжатие изображений в файлы меньшего размера
   • Чтобы перевести подписи к изображениям на другие языки
   • Обнаружение объектов на одной фотографии
   • Чтобы визуализировать сцену с точек зрения камеры, которые изначально не были сняты.
2. Что нейронное радиационное поле (NeRF) отображает трехмерное положение и направление просмотра?
   • Текстовое описание
   • Цвет (сияние) и объемная плотность
   • Серийный номер камеры
   • Сжатый аудиосигнал
3. Как NeRF визуализирует пиксель для нового представления?
   • Копируя ближайшее тренировочное изображение напрямую
   • Путем усреднения всех пикселей в наборе данных
   • Путем объемного луча: выборка точек вдоль луча и интегрирование цвета и плотности
   • Запустив оптическое распознавание символов
4. What distinguishes 3D Gaussian Splatting's scene representation from an original NeRF-style per-ray network evaluation?
   • Explicit 3D Gaussian primitives rendered through a differentiable rasterization approach
   • A representation containing no scene parameters or image observations
   • Only a table of audio phonemes
   • A method that copies a single input photo for every viewpoint
5. Почему методы NVS могут воспроизводить отражения и блестящие блики?
   • Они полностью игнорируют освещение
   • Они моделируют внешний вид, зависящий от вида, поэтому цвет может меняться в зависимости от направления просмотра.
   • Они рендерятся только в оттенках серого
   • Они используют координаты GPS
6. What representation technique is central to Instant-NGP's acceleration of neural graphics tasks?
   • Removing all input observations from training
   • Converting the scene into a spreadsheet of filenames
   • A guarantee of the same training time for every scene
   • A multiresolution hash encoding
7. What supplies the photometric training target in original NeRF scene optimization?
   • Observed pixel colors in the training images, compared with rendered colors
   • A required ground-truth 3D mesh for every scene
   • Only the scene's written caption
   • Only the final image's file size
8. Why did original NeRF use positional encoding on its coordinate inputs?
   • To identify the camera's serial number
   • To supply surveyed coordinates without measurements
   • To help the network represent high-frequency spatial and directional variation
   • To eliminate every need for a radiance-field network