我们重新审视NPBG，这是一种流行的新型视图合成方法，引入了无处不在的点神经渲染范式。我们对具有快速视图合成的数据效率学习特别感兴趣。除前景/背景场景渲染分裂以及改善的损失外，我们还通过基于视图的网状点描述符栅格化来实现这一目标。通过仅在一个场景上训练，我们的表现就超过了在扫描仪上接受过培训的NPBG，然后进行了填充场景。我们还针对最先进的方法SVS进行了竞争性，该方法已在完整的数据集（DTU，坦克和寺庙）上进行了培训，然后进行了对现场的培训，尽管它们具有更深的神经渲染器。
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我们探索了基于神经光场表示的几种新颖观点合成的新策略。给定目标摄像头姿势，隐式神经网络将每个射线映射到其目标像素的颜色。该网络的条件是根据来自显式3D特征量的粗量渲染产生的本地射线特征。该卷是由使用3D Convnet的输入图像构建的。我们的方法在基于最先进的神经辐射场竞争方面，在合成和真实MVS数据上实现了竞争性能，同时提供了100倍的渲染速度。
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我们基于最近普及的隐式神经形状表示，探索了从点云进行基于学习形状重建的新想法。我们将这个问题作为对特征空间中隐式神经签名距离函数的几次学习，我们使用基于梯度的元学习来处理。我们使用卷积编码器在给定输入点云的情况下构建特征空间。隐式解码器学会了预测此特征空间中表示的签名距离值。设置输入点云，即从目标形状函数的零级别设置中的样本，作为支持（即上下文）的少数学习术语的支持（即上下文），我们训练解码器，以便它可以通过使用该上下文的基础形状使其重新调整。几（5）个调整步骤。因此，我们首次同时结合了两种类型的隐式神经网络调节机制，即具有编码和元学习。我们的数值和定性评估表明，在稀疏点云中隐性重建的背景下，我们提出的策略，即在特征空间中的元学习，优于现有的替代方案，即特征空间中的标准监督学习，以及在欧几里得空间中的元学习。 ，同时仍提供快速推理。
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我们建议使用像素对齐的局部图像特征来改进基于人类形状的基于人体形状和姿势估计的方法和姿势估计。给定单个输入彩色图像，现有的图形卷积网络（GCN）用于人类形状和姿势估计的技术使用单个卷积神经网络（CNN）生成的全局图像特征，同样地附加到所有网眼顶点以初始化GCN级，其变换α模板T型网格到目标姿势。相比之下，我们首次提出了每个顶点使用本地图像特征的想法。通过利用用密集产生的像素对应的对应，从CNN图像特征映射中采样这些特征。我们对标准基准的定量和定性结果表明，使用当地特征可以改善全球性，并导致关于最先进的竞争性表演。
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我们认为人类变形转移问题，目标是在不同角色之间的零件姿势。解决此问题的传统方法需要清晰的姿势定义，并使用此定义在字符之间传输姿势。在这项工作中，我们采取了不同的方法，将角色的身份转换为新的身份，而无需修改角色的姿势。这提供了不必在3D人类姿势之间定义等效性的优点，这在姿势往往会根据执行它们的角色的身份而变化并不简单，并且由于它们的含义是高度上下文的。为了实现变形转移，我们提出了一种神经编码器 - 解码器架构，其中仅编码身份信息以及解码器在姿势上调节的位置。我们使用姿势独立表示，例如等距 - 不变形状特征，以表示身份特征。我们的模型使用这些功能来监督从变形姿势的偏移预测到转移结果。我们通过实验展示了我们的方法优于最先进的方法，定量和定性，并且更好地推广在训练期间没有看到。我们还介绍了一个微调步骤，可以为极端身份获得竞争力的结果，并允许转移简单的衣服。
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