相反,将环境拆分为一组block-NeRF,这些block-NeRF可以并行独立训练,并在推理过程合成。这种独立性能够通过额外block-NeRF或更新block来扩展环境,而无需重新训练整个环境。 动态地选择相关的block-NeRF进行渲染,然后在遍历场景时以平滑的方式进行合成。为了辅助这种合成,该方法优化外观码以匹配照明条件,并用基于每个block-...
Figure 6 显示推理时外观嵌入优化可以将渲染从白天场景转换成黑夜场景,从而更好地与基准 Block-NeRF 匹配,增强渲染地时空一致性。 总结 本文提出了Block-NeRF,采用 divide-and-conquer 的方法使用多个 Block-NeRFs 学习大型场景的不同分块,最终将这些Block-NeRFs 的渲染合成目标视图。这样的方法使得利用 NeRF 模型渲染...
Block-NeRF:Scalable Large Scene Neural View Synthesis. CVPR 2022 论文网址:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/html/Tancik_Block-NeRF_Scalable_Large_Scene_Neural_View_Synthesis_CVPR_2022_paper.html 项目主页:waymo.com/research/block-nerf...
多Block-NeRF表示:通过将场景分解为多个Block-NeRFs,每个Block-NeRF独立训练,可以在推理时动态组合渲染,从而实现对大规模环境的渲染。 【结论】 最后,尽管Block-NeRF在大规模场景重建方面取得了显著进展,但仍存在一些局限性,如对动态对象的处理、渲染质量和速度的提升空间,以及训练效率的改进。未来的工作可能会集中在这...
每个过滤的block-NeRF渲染彩色图像,并用摄像头原点C和每个block-NeRF的中心xi之间的距离加权,来进行插值。内插在二维图像空间完成,并在block-NeRF之间产生平滑过渡。 在block-NeRF训练后,学习模型的外观可以由外观潜码控制。这些码在训练过程中随机初始化,因此,当输入不同block-NERF时,相同码通常会导致不同的外观。
据了解,NeRF简单来讲就是神经辐射场,原理是使用MLP神经网络隐式的学习一个静态3D场景,并通过静态图像,去渲染大规模3D场景的任意角度。 与此前谷歌的其他NeRF模型相比,Block-NeRF采用自动驾驶汽车Waymo用传感器收集的路面数据,来生成区域神经辐射场,并组合成3D场景。Block-NeRF不局限于车辆经过的路面场景,也可以3D重建...
另外,Block-Neft里还提到在制作训练数据时,把图片中的移动目标(如车和行人)等遮罩掉,使得合成的图像里不会出现车和行人的干扰。相较之下,倾斜摄影模型中的车辆和行人往往需要人工去压平修复。 从个人角度来说,我觉得Block-NeRF比倾斜摄影更加优雅。只要根据用户浏览的位置和朝向,就可以在云端实时渲染出一张以假...
Block Nerf参数量在游戏中指的是对防御技能进行的调整。在游戏中,防御技能通常被用来抵挡敌人的攻击,以保护自己的生命值。然而,一些玩家认为某些防御技能过于强大,导致游戏的平衡性受到了影响。为了解决这个问题,游戏开发者决定对Block Nerf参数量进行调整。 在进行Block Nerf参数量调整之前,开发者首先会收集大量的玩家反...
We present Block-NeRF, a variant of Neural Radiance Fields that can represent large-scale environments. Specifically, we demonstrate that when scaling NeRF to render city-scale scenes spanning multiple blocks, it is vital to decompose the scene into individually trained NeRFs. This decomposition decou...
只考虑相关的block进行合并,而且只在目标视点的一系列半径内。 对两个block,计算联合visibility,如果低于某个阈值就把这个block丢掉,比如上面图中T字路口下边的那个block。 Block-NeRF Compositing 从每个过滤后的blocknerf渲染彩色图像,并使用相机原点c和每个Block-NeRF中心xi之间的反向距离加权在它们之间进行插值。