摘要
在多媒体领域，生成自由视角的逼真图像是一项重要任务。随着高级驾驶辅助系统（ADAS）的发展及其在自动驾驶车辆中的广泛应用，对不同驾驶场景进行实验面临日益严峻的挑战。尽管可通过图像到图像转换方法生成逼真的街景图像，但由于缺乏三维信息，这些方法难以生成连贯的场景。为此，本文提出了一种大规模神经渲染方法——自动驾驶场景神经渲染（READ），该方法能够在个人计算机上通过多种采样策略，实现大规模驾驶场景的合成。为有效表征驾驶场景，我们设计了一种ω渲染网络，用于从稀疏点云中学习神经特征表示。所提模型不仅能够生成高度逼真的驾驶场景，还支持场景的拼接与编辑。实验结果表明，该模型在大规模驾驶场景合成任务中表现优异。