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...
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...
RayGauss: Volumetric Gaussian-Based Ray Casting for Photorealistic Novel View Synthesis - ray_gauss/mip_nerf360.sh at main · hugobl1/ray_gauss
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...
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。
This repository contains the code release for three CVPR 2022 papers:Mip-NeRF 360,Ref-NeRF, andRawNeRF. This codebase was written by integrating our internal implementations of Ref-NeRF and RawNeRF into our mip-NeRF 360 implementation. As such, this codebase should exactly reproduce the results...
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...
and a novel distortion-based regularizer to overcome the challenges presented by unbounded scenes. Our model, which we dub “mip-NeRF 360” as we target scenes in which the camera rotates 360 degrees around a point, reduces mean-squared error by 54% compared to mip-NeRF, and is able to ...
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...
模棱两可:unbounded 360度场景的背景区域由比中心区域稀疏得多的光线描述。这加剧了从2D图像重建3D内容的固有模糊性。 所以,mip NeRF 360主要针对上述三个问题进行应对和优化: 1. 场景和光线参数化 尽管之前已经存在关于unbounded场景点参数化的研究,但它们并不能为mip-NeRF环境提供解决方案。在团队针对的环境中,其...