用mip-NeRF,一个多尺度的类NeRF模型,解决了NeRF的固有的混叠问题。mip-nerf构造锥体,对锥体进行编码,mip-NeRF能够在作者自己的多尺度数据集上将错误率降低60%,在NeRF的单尺度数据集上降低17%,同时也比NeRF快7%。 Introduction: 对原始的nerf,每个采样的视角和物体的距离是差不多的,这就导致一个问题,如果把训练的...
文章中认为,NeRF锯齿的原因是图像中某点坐标值只考虑了光线追踪线上的采样点累积结果,而Mip-NeRF会考虑区域的影响。但是他无法将区域中所有点坐标进行编码(本人认为是计算量过大),而是采用区域中均值与方差进行编码来代表采样点编码。 论文中,关于求期望和方差涉及的体积积分运算中,将 dxdydz 映射至 drdθdt 时,...
论文题目: Rip-NeRF: Anti-aliasing Radiance Fields with Ripmap-Encoded Platonic Solids 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2405.02386 代码链接: https://github.com/JunchenLiu77/Rip-NeRF 项目主页: https://junchenliu77.github.io/Rip-NeRF/ 图1 多分辨率blender数据集上的定性与定量结果 一、动机 开创...
基于这个问题,Mip-NeRF 扩展了 NeRF ,不再对沿锥体的体积截头体进行推理 [3]。尽管这样做提高了质量,但 NeRF 和 mipNeRF 在处理无界场景时会遇到挑战,无界场景中的相机可能面向任何方向并且场景内容可能位于任何位置。 在这篇论文中,研究者提出了对 mip-NeRF 的扩展 ——mip-NeRF 360,它能够生成这些无界场景的...
基于这个问题,Mip-NeRF 扩展了 NeRF ,不再对沿锥体的体积截头体进行推理 [3]。尽管这样做提高了质量,但 NeRF 和 mipNeRF 在处理无界场景时会遇到挑战,无界场景中的相机可能面向任何方向并且场景内容可能位于任何位置。 在这篇论文中,研究者提出了对 mip-NeRF 的扩展 ——mip-NeRF 360,它能够生成这些无界场景的...
为了将这种扭曲应用于 mip-NeRF 中的高斯函数,研究者使用了一个扩展版的卡尔曼滤波器,这样一来,没有边界的场景就可以被约束到橙色圆内,橙色圆内是一个非欧式空间,其中的坐标就是 MLP 的输入。 为了能理解论文中的在线蒸馏模型,我们首先需要介绍 mip-NeRF 是如何训练以及采样的。在 mip-NeRF 中,首先需要定义一...
code: https://github.com/Wanggcong/SparseNeRF Summary 这是一篇few-shot NERF方向的论文,同样是用到了深度图。但相比基于Depth-Supervised NERF的方法,这篇方法放宽了对depth map准确程度的要求,允许coarse depth map不那么准确,这里提到的coarse depth map来自于depth predict model或者是深度相机的输出。这个方法...
具体而言，Mip-NeRF 360 可以应用在以下方面：1.虚拟现实：在虚拟现实应用中，Mip-NeRF 360 可以用来...
NeRF 论文主要点细致介绍 3D Graphics with OpenGL NeRF代码解读-相机参数与坐标系变换 Data conventions ...
简而言之,它可以从几个输入图像中生成逼真的新视角,比 NeRF 和之前的其他方法更快。但 Zehao 对在超出训练姿态分布时渲染的表现感到困惑。这些渲染效果会退化,结构变得太细或太粗。大概当时很多人都注意到了这些现象,但还没有人解决它们。Zehao 有一个简单的解决方案,并且在想这个方法是否够好,是否值得发表。