在所有技术当中,最具代表的是NeRF,通过训练一个神经网络将5D输入坐标映射到一个体积密度和依赖视角的辐射场。虽然NeRF在生成图像上实现了前所未有的真实图像,但NeRF只能应用到静态场景,从不同的图像上查询出相同的空间位置像素。本论文中,我们提出D-NeRF,扩展神经辐射到一个动态领域,能够在单目相机围绕场景移动情况下...
论文随记|D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes Fiayn 报道易出偏差的没有常识的年轻人 25 人赞同了该文章 Abstract NeRF只能重建静态场景,本文提出的方法可以把神经辐射场扩展到动态领域,可以在单相机围绕场景旋转一周的情况下重建物体的刚性和非刚性运动。由此把时间作为附加维度加到输入中,同时把学习...
本论文介绍SLAIM,一个鲁棒的实时的RGB-D NeRF-SLAM系统,能够在实时中进行在线跟踪和建图。与现有的NeRF-SLAM系统相比,我们的方法在跟踪性能上始终表现出更强的竞争力。我们的方法采用体积密度表示,并引入了一种新的KL正则化器在射线终止分布上,将场景几何限制为空隙空间和不透明表面。我们的解决方案实现了局部和全局...
code:https://github.com/jayleicn/ClipBERT D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes(D-NeRF:动态场景的神经辐射场) paper:https://arxiv.org/abs/2011.13961 project:https://www.albertpumarola.com/research/D-NeRF/index.html Weakly Supervised Learning of Rigid 3D Scene Flow(刚性3D场景流的...
导读:本次论文解读的“主角”是上海OpenDriveLab自动驾驶团队发表在CVPR上的一篇论文。该团队研究涵盖了自动驾驶大模型,端到端自动驾驶,BEV感知,通用人工智能等多个研究方向。众所周知,由同一团队发表的UniAD相关论文,不仅获得了2023年度CVPR最佳论文奖,更...
例如,我们开发了第一个基础模型,它不仅能够从单张图像中捕捉三维人体姿势,还能够通过整合世界知识推理一个人在三维空间中的潜在下一步动作。本论文统一了从视觉和语言数据中捕捉和理解数字人类的过程——正如人类通过观察和解读世界的视觉和语言信息来理解世界一样。
不知道啊,我已经以身入局了 我最近就在研究3d gaussian splatting,看相关的论文,复现代码 一、基本介绍 我是去年刚入学的研究生,我们实验室、有16张显卡,主攻方向就是各种图像,然后三维重建这个方向是我一个学长带我入门的,他的毕业论文方向就是三维重建,我是从NeRF开始对三维重建感兴趣的,所以我就一路看论文…...
●论文图集 使用RecealNet网络补全场景实例,网络中使用到了图像的颜色和场景的几何信息。场景中目标被检测出来,同时预测被检测目标完整的几何形状。 RevealNet网络结构 方法实例效果展示 方法效果对比 ●英文摘要 During 3D reconstruction, it is often the case that people cannot scan each individual object from al...
这篇帖子会尝试讨论D2与D3之间的区别。我看到过不少帖子表达对角色定制方面的不满。我会解读D2的角色...
NeRF 的关键优势在于它们能够从场景中的任何所需视角生成逼真的图像,甚至原始图像集未捕捉到的区域也是如此。NeRF 的成功为计算机图形学、虚拟现实和增强现实提供了新的可能性,使人们能够创造出与现实世界场景非常相似的沉浸式和互动式虚拟环境。因此,人们对进一步推进 NeRF 领域...