本文介绍了名为DL3DV-10K的大规模多视图场景数据集，以及基于该数据集的研究成果。该数据集旨在克服神经视图合成中的挑战，研究团队利用其评估了现有方法并提出了性能基准DL3DV-140。研究结果表明，使用DL3DV-10K预训练IBRNet可以显著提升现有先进方法的性能，凸显了大规模真实场景数据集对推动学习型通用NeRF方法发展的重要性。
DL3DV-10K是一个大规模多视图场景数据集，旨在解决神经视图合成中的挑战。研究团队使用DL3DV-10K评估了现有方法，并提出了性能基准DL3DV-140。结果显示通过使用DL3DV-10K预训练IBRNet，可显著提高当前先进方法性能。研究强调大规模真实场景数据集在推动学习型通用NeRF方法发展中的重要性。总而言之，DL3DV-10K数据集及其相关研究为神经视图合成领域带来了新的进展，为未来研究提供了重要的参考价值，也进一步证实了大规模数据集在推动人工智能技术发展中的关键作用。