与以前的方法相比，第一个关键区别是HVS-Net利用深度作为一个额外的输入流。虽然输入的深度是稀疏的和有噪声的，但它仍然使模型能够利用输入视图中的信息，从而简化了新视图的合成。
为了说明输入的稀疏性，研究人员选择了一个基于球体的神经渲染器，与简单地从一个视图到另一个视图进行几何扭曲相比，该渲染器使用一个能够学习的半径来创建一个更密集的、扭曲的图像。即使是被原始传感器正确观察到的像素也是稀疏的，从一个视角看两个相邻的像素，无论它们之间相差多少，只能得到它们各自深度的信号。这也意味着，如果是从侧面来看，两个像素的深度差距会更大，但这些「间距」不是无限大的，所以可以通过基于球形的渲染器来解决这个问题。考虑到从原始视点出发的每个像素的深度以及相机参数，这些点自然可以被投影到一个新的视图，这也使得使用基于深度的扭曲或可微分的点或球体的渲染器是开发视图合成的第一步的最佳选择。投影的过程能够自动纠错（除了传感器的噪声），且不受训练误差的影响。
视图合成模型生成目标视图的稠密特征，并使用全局上下文绘画网络渲染来自目标摄像机视图的结果RGB图像。当与编码器-解码器架构结合并进行端对端训练时，该方法能够合成未见过的个体的新视图，并对主要输入视图中不可见的区域进行绘制。虽然这种方法在最小的遮挡情况下效果很好，但在有严重遮挡的情况下，无论是人的手在身体前面移动或者拿着某个物体，都很难产生高质量的渲染。因此，研究人员建议用户额外输入一个无遮挡图像，并通过在两个输入之间建立精确的稠密对应关系，将其扭曲成目标的新视图。
通过训练一个紧凑的Enhancer网络来完善最初估计的新视图，预测新视图和无遮挡图像之间的对应关系，使用一个新的HD-IUV模块对渲染图进行精炼处理，可以呈现出更清晰的结果。然后利用生成的图像和ground-truth数据对之间的光度（photometric）损失来端到端地训练整个pipeline此外，模型还使用立体渲染来鼓励近距离的视点之间的视图一致的结果。为了更好地训练HVS-Net，还需要依靠高质量合成的人类扫描结果，从不同的角度进行捕捉动画和渲染。这项工作的一个关键贡献是，模型可以很好地推广到由3DMD扫描系统捕获的真实数据，其面部或衣服的细节还原水平之高是前所未有的。在实验部分，研究人员仅使用合成数据集RenderPeople对该方法进行训练，数据集中的人物穿着各种服装，在某些情况下拿着杯子、袋子或手机等物体，虽然涵盖了各式各样的外观和物体互动情况，但所有这些数据都是静态的，所以姿势空间的覆盖率是不足的。研究人员通过引入额外的姿势变化来增强数据集，即对所有的网格进行非刚性配准（non-rigid registration）后使用一组预定义的动作将之制作成动画。最后使用Blender为每帧25个视图合并一套高质量的标准RGB-D渲染图以及对应的IUV图。除了合成测试集，研究人员还收集了一个真实世界的测试数据集，其中包括运动中的人物的3dMD 4D扫描图。3dMD 4D扫描仪是一个全身扫描仪，可以在60Hz的频率下捕获未配准的体积点云。真实数据集仅用作测试，以了解该方法在处理合成数据和真实数据之间的领域差距上的能力。
3dMD的数据不包括物体的相互作用，但一般来说噪声比较多，而且有复杂的面部表情。实验结果证实了HVS-Net中球体半径预测器的有效性，使得模型在输入点云密度方面更加稳健。
作为对比，尽管使用密集的深度图作为LookingGood的输入，但如果目标姿势与输入视点有很大偏差，该方法仍难以产生真实的结果，而SynSin不仅在遮挡区域表现不佳，而且在人的脖子周围也产生了伪影。
相比之下，HVS-Net方法不仅能够呈现可信的、真实的新视图，而且还能创造出忠实于输入视图的视图，重点是，HVS-Net在输入信息更少的情况下对两个主体的头发进行相当准确的预测。 我在开发的Rails3网站的一些搜索功能上遇到了一个小问题。我有一个简单的Post模型，如下所示:classPost我正在使用acts_as_taggable_on来更轻松地向我的帖子添加标签。当我有一个标记为“rails”的帖子并执行以下操作时，一切正常:@posts=Post.tagged_with("rails")问题是，我还想搜索帖子的标题。当我有一篇标题为“Helloworld”并标记为“rails”的帖子时，我希望能够通过搜索“hello”或“rails”来找到这篇帖子。因此，我希望标题列的LIKE语句与acts_as_taggable_on提供的tagged_with方法
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