적은 수의 입력 뷰에서도 높은 성능을 보이는 이유는 무엇일까
CombiNeRF가 적은 수의 입력 뷰에서 높은 성능을 보이는 이유는 여러 가지 regularization 기술을 조합하여 모델을 안정화시키고 일반화 성능을 향상시키기 때문입니다. 일반적으로 NeRF 모델은 적은 수의 입력 뷰에서 overfitting되기 쉽고, 이는 새로운 뷰에서의 렌더링 품질을 저하시킬 수 있습니다. CombiNeRF는 이러한 overfitting 문제를 완화하고 일관된 렌더링 결과를 얻기 위해 여러 가지 regularization 기술을 결합하여 사용합니다. 이러한 접근 방식은 적은 수의 입력 뷰에서도 모델이 더 일반화되고 안정적인 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다.