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(无边界场景)和Ref-NeRF(积分方向编码)。这个代码是
Though neural radiance fields (NeRF) have demonstrated impressive view synthesis results on objects and small bounded regions of space, they struggle on “unbounded” scenes, where the camera may point in any direction and content may exist at any distance. In this setting, existing NeRF-like mod...
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...
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...
In this work, we present an extension to mip-NeRF we call "mip-NeRF 360" that is ca- pable of producing realistic renderings of these unbounded scenes, as shown in Figure 1. Applying NeRF-like models to large unbounded scenes (a) mip-NeRF [3], SSIM=0.526 (b...
也就是说,NeRF并不完美。特别是,它在“无限场景”中挣扎,场景可以从任何角度延伸到很远的地方。在这种设置下,渲染通常是模糊的。这样的挑战源于三个关键问题——参数化、效率和模糊性。 因此,谷歌和哈佛大学的研究人员提出了一种mip-NeRF(NeRF的变体)的扩展,称为mip-NeRF 360。它使用了多种技术,包括非线性场景...
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...
简单来讲,mip-NeRF是对NeRF的一种扩展,区别是NeRF将3D点以射线的形式排列来进行建模,而mip-NeRF则采用椎体的形式。mip-NeRF 360是在mip-NeRF基础上再次扩展,其特点是可合成无边界感的场景,这些场景可从任何方向和距离查看。 渲染复杂的场景 通过mip-NeRF 360,谷歌科研人员可合成与背景独立的3D模型,因此可替换背景...
相关论文:Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields 经过优化后,团队评估比较了所述方法。结果显示,与mip NeRF相比,团队的均方误差降低了54%,并且能够为高度复杂的unbounded真实世界场景生成逼真的合成视图和详细的深度映射。 当然,团队坦诚,尽管mip NeRF 360的表现明显优于mip NeRF和其他之前的研究...