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本公开涉及神经渲染。本主题技术提供了一种用于在没有三维(3D)监督的情况下通过机器学习模型直接从图像学习神经场景表示的框架。在所公开的系统和方法中，可通过确保所学习的表示像真实3D场景那样变换来施加3D结构。例如，可提供用于执行场景表示相对于3D旋转的等变的损失函数。由于自然张量旋转可能不用于定义相对于3D旋转是等变的模型，因此公开了称为可逆剪切旋转的新操作，其具有所需的等变特性。在一些具体实施中，模型可用于从对象的图像生成对象的3D表示，诸如网格。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113222137 A
(43)申请公布日 2021.08.06
(21)申请号 202110156872.7 (51)Int.Cl.
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