由于最初的NERF仅能渲染静态的场景,没有考虑时间影响下的动态场景渲染,因此这篇论文着眼于解决这个问题。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...
我们在多个数据集(ScanNet, TUM, Replica)上进行了实验,结果显示,在跟踪和重建准确性方面,我们的方法取得了最先进的结果。我们的方法是第一个在跟踪和3D重建方面同时达到最先进水平的NeRF-SLAM系统。
文章提出将众包方式收集的量产车辆图像与NeRF模型相结合,解决大规模3D场景重建数据难题。 3D场景重建是个长期研究热点,传统的Structure-from-Motion (SfM) 方法能够从多角度拍摄的2D图像中重建3D模型,但是忽略了逼真的纹理渲染。近年来,Neural Radiance Fiel...
为了促进这方面的研究,我们首先使用常用的 ShapeNet 和 ModelNet 数据集构建了一个大规模 3DGS 数据集。我们的数据集 ShapeSplat 包含来自 87 个独特类别的 65K 个对象,其标签与相应的数据集一致。此数据集的创建使用了 TITAN XP GPU 上 2 年 GPU 的计算量。我们利用我们的数据集进行无监督预训练和监督微调,...
使用了三个数据集进行测试:NeRF的8个合成360°场景,LLFF的8个正面场景,以及Mip-NeRF 360的5个无界360°户外场景。 主要的对比模型为SNeRG,因为它是目前唯一一个可以在常见的设备上实时运行的NeRF模型。 渲染的分辨率与训练的图像相同,800×800的合...
-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...
NeRF需要一组校准的图像和对应的位姿数据来进行训练和测试。你可以使用NeRF提供的示例数据集,或者准备自己的数据集。 bash # 下载示例数据集(如果需要) bash download_example_data.sh 如果你使用自己的数据集,请确保数据集的格式和命名规范与NeRF要求的一致。 4. 运行训练和测试脚本 根据数据集的不同,你需要配置...
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...
51CTO博客已为您找到关于nerfies数据集的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及nerfies数据集问答内容。更多nerfies数据集相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
并通过实验证明了其在通用场景下能够提高基于神经网络的NeRF极其衍生方法的渲染质量,并且几乎不增加额外的计算时间开销,在处理稀疏视图场景中的过拟合问题上也显示出较好的性能.在LLFF和Blender数据集上,Tenso RF和Instant-NGP应用PWMM训练方法后进行消融实验,所有16个场景下的结果表明本文的方法在各项评价指标均超过基准...