值得注意的是,我们的方法的变体Rip-NeRF ,将训练迭代次数从 减少到 ,也取得了与Zip-NeRF相近的结果,但只需要11.76%的训练时间(4.5小时对32分钟)。此外,Zip-NeRF在训练期间的GPU内存消耗约为80 GB,这对于一些消费级GPU(例如NVIDIA GeForce RTX 4090等)来说是不可行的,而Rip-NeRF的GPU内存消耗仅为20 GB。并且,...
Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fieldsjonbarron.info/mipnerf360/ 源码地址: GitHub - google-research/multinerf: A Code Release for Mip-NeRF 360, Ref-NeRF, and RawNeRFgithub.com/google-research/multinerf 这个工程包含了RawNeRF(相机原始有噪图像)、Mip-NeRF360(无边界场...
公共数据集> DS-mipnerf360-rgbdDS-mipnerf360-rgbd 1 mipnerf360 电 电信19142414938 其他 计算机视觉 1 17 2024-05-30 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 DS.zip DS.zip (1198.31M) 下载 File Name Size Update Time DS/.gitignore 200 2023-01-29 14:28:20 DS/.idea/.gitignore 184 202...
在此基础上的mip-NeRF模型可准确渲染3D物体,但其生成的背景通常较模糊,近景也不够细致。 相比之下,mip-NeRF 360方法可采集到逼真的360°视频数据,其中包含了背景中的草、树叶等细节,而且场景中包含细致的深度信息。另外,mip-NeRF 360在NeRF基础上改进了训练方法,分别利用粗和细光线间隔对场景进行采样。 科研人员表...
我们提出了mip - NeRF(一种解决采样和混叠问题的NeRF变体)的扩展,它使用非线性场景参数化、在线蒸馏和一种基于新的失真正则化器来克服无界场景带来的挑战。我们将我们的模型称为“mip - NeRF 360”,因为我们的目标是相机围绕一个点旋转360度的场景,与mip - NeRF相比,该模型将均方误差降低了57%,并且能够为非常复...
在此基础上的mip-NeRF模型可准确渲染3D物体,但其生成的背景通常较模糊,近景也不够细致。 相比之下,mip-NeRF 360方法可采集到逼真的360°视频数据,其中包含了背景中的草、树叶等细节,而且场景中包含细致的深度信息。另外,mip-NeRF 360在NeRF基础上改进了训练方法,分别利用粗和细光线间隔对场景进行采样。
在此基础上的mip-NeRF模型可准确渲染3D物体,但其生成的背景通常较模糊,近景也不够细致。 相比之下,mip-NeRF 360方法可采集到逼真的360°视频数据,其中包含了背景中的草、树叶等细节,而且场景中包含细致的深度信息。另外,mip-NeRF 360在NeRF基础上改进了训练方法,分别利用粗和细光线间隔对场景进行采样。
Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields Supplemental Materials Jonathan T. Barron1 Ben Mildenhall1 Dor Verbin1,2 Pratul P. Srinivasan1 Peter Hedman1 1Google 2Harvard University 1. Additional Model Details Our model contains some small components not dis- cussed in t...
Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields Jonathan T. Barron1 Ben Mildenhall1 Dor Verbin1,2 Pratul P. Srinivasan1 Peter Hedman1 1Google 2Harvard University Abstract Though neural radiance fields (NeRF) have demon- strated impressive view synthesis results...
在此基础上的mip-NeRF模型可准确渲染3D物体,但其生成的背景通常较模糊,近景也不够细致。 相比之下,mip-NeRF 360方法可采集到逼真的360°视频数据,其中包含了背景中的草、树叶等细节,而且场景中包含细致的深度信息。另外,mip-NeRF 360在NeRF基础上改进了训练方法,分别利用粗和细光线间隔对场景进行采样。