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...
尽管基于 NeRF 的一些代表工作,如 D-NeRF,Nerfies,K-planes 等已经取得了令人满意的渲染质量,他们仍然距离真正的照片级真实渲染(photo-realistic rendering)存在一定的距离。来自浙江大学、字节跳动的研究团队提出了一种基于光栅化(rasterization)的单目动态场景建模 pipeline,首次将变形场(Deformation Field)与 3D 高斯(...
- Code: https://github.com/eladrich/latent-nerf **NeRF in the Palm of Your Hand: Corrective Augmentation for Robotics via Novel-View Synthesis** - Paper: https://arxiv.org/abs/2301.08556 - Code: None # DETR @@ -128,6 +138,17 @@ CVPR2023 decisions are now available on OpenRev...
论文作者: Chongke Bi, Xiaoxing Liu, Zhilei Liu 编译:Lean_loves_lulu 审核:Los 导读:本文提出了一种新的说话人脸合成框架,该框架在NeRF中加入了基于注意力的解耦模块,从而可以使NeRF在渲染重建过程中,图像生成质量和嘴型同步提高都有得到不...
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我们提出了 GStalker,这是一个具有高斯 Splatting 的 3D 音频驱动的会说话人脸生成模型,可用于快速训练(40 分钟)和实时渲染(125 FPS),训练材料为 3∼5 分钟的视频,而以前的基于 2D 和 3D NeRF 的建模框架则需要数小时的训练和每帧数秒的渲染。具体来说,GSTalker 学习音频驱动的高斯变形场来平移和变换 3D ...
让我详细解释一下RAD-NeRF的原理。 1. NeRF基础: - NeRF是一种用于三维场景重建的方法,通过隐式地学习场景的辐射场来生成高质量的渲染图像。 - NeRF使用MLP(多层感知器)来表示场景中每个点的颜色和密度。 -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: -...
如图2所示,CustomNeRF通过3个步骤,来实现在文本提示或参考图像的指导下精确编辑重建3D场景这一目标。 图2 CustomNeRF 的整体流程图 首先,在重建原始的3D场景时,CustomNeRF引入了额外的mask field来估计除常规颜色和密度之外的编辑概率。如图2(a) 所示,对于一组需要重建3D场景的图像,该论文先使用Grouded SAM从自然语...
MrNeRF committed Mar 19, 2024 1 parent 69facc9 commit d76259a Showing 1 changed file with 10 additions and 1 deletion. Whitespace Ignore whitespace Split Unified 11 changes: 10 additions & 1 deletion 11 README.md @@ -57,7 +57,7 @@ A curated list of papers and open-source ...