只需要一台围绕着场景运动的相机(单目也是为了获取数据集的难度较为简单,不需要考虑多目图像的逻辑融合问题),就可以获取整个数据集。 数据 输入数据:一系列RGB的图像{It,Tt}t=1T,其中It是三维图像,长宽为H和W;Tt∈R4×4SE(3),上网查资料说SE(3)是刚体变换运动(旋转+平移),变换矩阵是[RT01],Tt是什么暂时...
我们提出的方法SegmentationAIDed NeRF ( SAID-NeRF )在透明物体和机器人抓取的深度补全数据集上表现出显著的性能。 文章名称:【SAID-NeRF: Segmentation-AIDed NeRF for Depth Completion of Transparent Objects】文章链接:http://arxiv.org/abs/2403.19607作者单位:株式会社、东京大学、筑波大学...
此外,为了引导 NeRF 优化,我们通过照片级逼真的模拟器创建了一个合成数据集 Sim-RGBD,以预热配准模型。通过首先在 Sim-RGBD 上训练配准模型,然后在真实数据上进行无监督微调,我们的框架能够将特征提取和配准的能力从模拟提炼到现实。我们的方法在两个流行的室内 RGB-D 数据集 ScanNet 和 3DMatch 上的表现优于最先...
然后是神经符号距离函数(SDF)。如下动图展示了各种 SDF 数据集的实时训练进度,训练数据是使用 NVIDIA OptiX 光线追踪框架从真值网格动态生成的。 最后是神经辐射缓存(NRC)的直接可视化,其中网络预测每个像素路径的首个非镜面反射顶点的出...
Instant NeRF 不仅能够加快 NeRF 渲染,还可通过 NVIDIA RTX 和 GeForce RTX 台式电脑和笔记本电脑的 GPU 完成整个图像重建过程。虽然场景渲染时长取决于数据集规模、图像和视频源内容等多种因素,但 AI 训练并不需要服务器级或基于云的硬件。 NVIDIA RTX工作站和 GeForce RTX PC 是满足 NeRF 渲染计算需求的理想之...
NeRF 需要大量来自各个角度的 2D 图像形式的数据才能准确地表示场景。然而,高斯溅射使用灵活且轻量级的高斯表示,这使其能够更有效地处理小数据集。 5 内存: 与NeRF 的体积网格相比,高斯斑点由于能够处理较小的数据集而具有更高的内存效率。这可以让高斯...
以3 个视图作为输入的 LLFF 数据集的新颖视图综合结果。 我们观察到基线受到模糊结果的影响,而我们的 ConsistencyNeRF 可以产生具有细粒度细节的清晰结果。 结论 在本文中,我们针对具有挑战性的稀疏视图合成问题,提出了 ConcientNeRF,它增强了具有 3D 一致性的神经辐射场。为了在不同视图中的像素之间建立对应关系,我...
-通过在有限的输入视图上训练数据,NeRF可以用较少的数据集生成高质量的渲染。 2. RAD-NeRF的改进: - RAD-NeRF首先将NeRF应用于说话人像合成,构建了一个具有最先进性能的实时框架。 -为了提高动态头部重建的准确性,RAD-NeRF引入了一种紧凑且富有表现力的基于NeRF的三平面哈希表示。 -对于语音音频,RAD-NeRF提出...
近日,清华大学刘永进教授课题组提出了一种基于扩散模型的文生3D新方式。 无论是不同视角间的一致性,还是与提示词的匹配度,都比此前大幅提升。 文生3D是3D AIGC的热点研究内容,得到了学术界和工业界的广泛关注。 刘永进教授课题组此次提出的新模型叫做TICD(Text-Image Conditioned Diffusion),在T3Bench数据集上达到...
通过密集的自监督深度约束,我们的方法改进了NeRF的几何图形和视图合成性能,无需对外部数据进行任何额外训练。对多个真实世界数据集的大量实验表明,StructNeRF在定量和定性上都超过了用于室内场景的最新方法。 给出一组稀疏的室内图像,对新的视图合成和深度估计进行定性比较。StructNeRF的性能优于最先进的技术。我们提出了...