GNT: Generalizable NeRF Transformer (GNT) GNT是一个纯粹、统一的基于transformer的架构,能够从源视图中即时有效地重构Neural Radiance Fields(NeRFs)。 它包括两个基于transformer的阶段: 第一阶段:视图transformer通过从其邻近视图的等距线中汇总信息,为每个点预测坐标对齐的特征。 第二阶段:射线transformer沿射线组合点...
id=16VnMcF1KJYxN9QId6TClMsZRahHNMW5g unzip nerf_llff_data.zip Usage If you find our work / code implementation useful for your own research, please cite our paper. @inproceedings{ gntmove2023, title={Enhancing Ne{RF} akin to Enhancing {LLM}s: Generalizable Ne{RF} Transformer with ...
为了能实现指令控制机械臂进行多任务,引入CLIP得到language token feature并投影到77x256大小。最终得到8077x256的序列输入给Transformer Transformer输出也是8077x256大小,去掉后77维得到8000x256,转为20^3\times128再上采样到100^3\times128,得到v_{PT} (v,v_{PT})会被用来预测四类动作的Q值(Q_{open},Q_{t...
TransHuman: A Transformer-based Human Representation for Generalizable Neural Human Rendering Xiao Pan1,2,Zongxin Yang1,Jianxin Ma2,Chang Zhou2,Yi Yang1 1ReLER Lab, CCAI, Zhejiang University;2Alibaba DAMO Academy [Project Page|arXiv] We present a brand-new framework named TransHuman for generaliz...
Using a ray transformer, we compute SRDF values of sampled points on a ray and then render color and depth. On DTU dataset, VolRecon outperforms SparseNeuS by about 30% in sparse view reconstruction and achieves comparable accuracy as MVSNet in ...
EVE-NeRF 在性能方面优于类似的双分支网络,例如下图中Naïve Dual Transformer 和具有交叉注意力的 Dual Transformer。另外,相比于目前的具有极线/视角聚合的SOTA方法,EVE-NeRF不仅渲染速度更快且模型存储更小。 双分支网络定性对比 基于几何一致性和外观连续性先验,模型学习到了更强的几何外观感知能力。模型中的邻接...