几篇论文实现代码:《F2-NeRF: Fast Neural Radiance Field Training with Free Camera Trajectories》(CVPR 2023) GitHub: github.com/Totoro97/f2-nerf [fig1]《RAC: Reconstructing Animatable Categories from Videos》(CVPR 2023) GitHub: github.com/gengshan-y/rac [fig8]...
总体而言,F2-NeRF方法通过引入透视扭曲函数和自适应的空间细分策略,以及基于哈希网格的场景表示方法,有效地解决了在未界定场景中进行新视角合成的问题。 4 实验 本研究旨在解决未界定场景下的新视角合成任务,使用了一种名为F2-NeRF的方法进行实验评估。主要内容包括: 实验设置:使用三个数据集进行评估:自采集的自由轨迹...
F2-NeRF 主要关注网格 + MLP 的实现方式,其实就是 Instant-NGP 了,并分析为什么 Instant-NGP 不能很好的处理 free trajectory 的问题,然后在该分析的基础上给出自己的解决思路。而在这次总结中,我也将贯彻资源分配这个概念来理清作者想要说明的事情。 Perspective Warping 首先我们得理解,对于上面提到的对于网格 + ...
NERF模型中的位置编码 1. 解释NERF模型中的位置编码概念 在NERF(神经辐射场)模型中,位置编码是一种将空间位置(如三维坐标)映射到高维空间的技术。这种映射通过一系列正弦和余弦函数实现,旨在增强模型对空间位置变化的敏感度,特别是处理相邻采样点时的细节捕捉能力。位置编码避免了MLP(多层感知器)在处理空间位置时可能...
AI检测代码解析 def f1(): print('f1') def f2(): print('f2') def f3(): print('f3') l = [f1,f2,f3] d = {'f1':f1,'f2':f2,'f3':f3} #调用 l[0]() d['f2']() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11.
Instruct-NeRF2NeRF+使用生成式+AI+模型的方法,可以根据文本输入编辑3D+场景。今年早些时候,加州大学伯克利分校的研究人员展示了InstructPix2Pix,这是一种允许用户使用文本指令在+Stable+Diffusion+中编辑图像的方法。Instruct-NeRF2NeRF+项目页面上提供了更多示例、代码和模型。
NeRF TFG TTS VITS checkpoints docs examples face_detection https_cert inputs scripts src .gitignore .gitmodules AutoDL部署.md LICENSE README.md README_zh.md app.py app_img.py app_multi.py app_musetalk.py app_talk.py app_vits.py colab_webui.ipynb configs.py requirements_app...
目前,代码已经开源:https:///cvg/pixel-perfect-sfm 获奖论文之荣誉提名论文 1.论文题目:“Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fields” 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2103.13415.pdf 摘要:对于NeRF来说,通过每个像素渲染多条光线进行采样是不切实际的,因为每条光线的渲染...
跟着丁师兄学习SFM算法(运动结构恢复Structure from Motion)和MVS技术(多视点立体视觉,Multi-view stereo)时,发现并了解到了NeRF(神经辐射场,Neural Radiance Fields)这个全新的领域。自此,属于刘慧自己的道路已然明了。 在未知的旅途中,刘慧逐渐找到属于自己的方向...
当然,X-Silicon还计划支持传统软件生态系统中的所有API,包括OpenGL ES、Vulkan、Mesa和OpenCL,但该公司还将提供硬件抽象层(HAL),允许直接访问其他人则优化开源或创建自己的驱动程序和自定义 API。这是特别有趣的,因为该架构支持新兴技术,包括传统架构不...