近年来,随着深度学习技术的发展,基于学习的MVS方法相较于传统方法取得了显著的进展。本综述[1]( Learning-based Multi-View Stereo: A Survey)对这些基于学习的方法进行了分类:基于深度图基于体素基于NeRF(…
视图合成深度学习模型 (映维网Nweon 2022年10月05日)视图合成是计算机视觉和计算机图形学的一个长期问题,其目标是从场景的多张图片中创建新的场景视图。自从引入神经辐射场(NeRF)以来,这一点受到了越来越多的关注。这个问题非常有挑战性,因为若要准确地合成场景的新视图,模型需要从一小组参考图像中捕获多种类型的信...
NeRF将连续的场景表示为一个连续的5D函数,输入是5D坐标:空间位置(x, y, z)和视角方向(viewing direction)(θ, ϕ);其输出是体积密度(volume density)和该空间位置上发射出来的辐射亮度(radiance,与视角相关)。文章通过多层感知机MLP表示NeRF,使用经典的立体渲染(volume rendering)技术进行视图合成。 图2:NeRF场景...
具体而言,与直接用粗糙深度先验监督 NeRF 不同,我们放松了深度约束,从粗糙深度图中提取了鲁棒的局部深度排序,使得 NeRF 的深度排序与粗糙深度图的深度排序一致。也就是说,我们对 NeRF 进行相对深度监督而不是绝对深度监督。为了保证几何的空间连续性,我们进一步提出了一种空间连续性约束,让 NeRF 模型模仿粗糙深度图的...
其中,连续深度多平面图像(MPI)是一种新兴的技术,它通过在不同深度层上生成图像来合成新视角,从而实现了高质量的视角转换。然而,传统的MPI方法往往需要在每个视角上独立生成图像,这导致了计算量大、效率低下的问题。为了解决这个问题,我们可以将深度学习和NeRF技术结合起来,实现更加高效和精确的MPI新视角合成。 NeRF是...
神经辐射场(NeRF)将场景编码为神经表示,以实现新视图的照片真实感渲染。我们的方法旨在从数量级较少的图像合成整个房间的新视图。为此,我们利用稠密深度先验来约束NeRF优化。我们的方法能够在具有挑战性的室内场景中实现数据高效的新视图合成,整个场景仅使用18幅图像。 论文:https://arxiv.org/abs/2112.03288 主页:...
这意味着,不仅初始样本在视差上呈线性分布,而且各个间隔的后续重采样将以类似的方式分布。从图2可以看出,光线样本的线性视差间隔抵消了收缩contract(·)。本质上,团队将场景坐标与反向深度间距共同设计,这提供了unbounded场景的参数化,一种非常接近于NeRF的高效设置:在bounded空间内均匀分布的光线间隔。
本书系统地阐述了计算机视觉中NeRF(神经辐射场)技术与 3DGS(三维高斯喷溅)技术的背景、原理与细节。为了深入解读这两种技术如何在速度优化、质量优化、动态场景生成、弱条件生成等方面实现技术创新,本书对它们的核心技术问题与解决方案进行了分类讲解。另外,针对NeRF与3DGS在实际应用过程中可能遇到的挑战进行了深入的分析...
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【深度改造】十字弩超..【序言】十字弩作为一个刚出现时就颇为火爆的发射器,凭借其超神的精准度,天生的远射程而出名。但是十字弩还有许多的不足和隐患,我经过对十字弩的长期考验和历练中,找出了它的所有天生问题,即出厂通病。可以毫不