程序的运行都定义在了源码目录下的scripts子目录里,例如,如果想渲染mip-nerf360场景,就运行render_360.sh文件: 例如,如果要训练NeRF,则可以选取一个数据来执行训练: python -m train --gin_configs=configs/360.gin --gin_bindings="Config.data_dir = './datasets/360_v2/r
在这项工作中,我们提出了对mip - NeRF的扩展,我们称之为“mip - NeRF 360”,它能够生成这些无界场景的逼真渲染,如图1所示 (a) 尽管mip - NeRF能够生成精确的物体渲染,但对于无界场景,它经常生成模糊的背景和低细节的前景。(b) 我们的模型生成了这些无界场景的详细逼真渲染,这可以从两个模型的渲染图(上)和深...
Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2111.12077.pdf 视频解读:https://www.youtube.com/watch?v=zBSH-k9GbV4 技术细节 让mip-NeRF 在无界场景中正常工作存在三个主要问题,而本文的三个主要贡献旨在解决这些问题。接下来,让我们结合作者给出的解读视频...
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逼真渲染(图 1)。 将类似 NeRF 的模型应用于大型无界场景会引发三个关键问题: ...
Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2111.12077.pdf 视频解读:https:///watch?v=zBSH-k9GbV4 技术细节 让mip-NeRF 在无界场景中正常工作存在三个主要问题,而本文的三个主要贡献旨在解决这些问题。接下来,让我们结合作者给出的解读视频来了解一下。
一个无界的抗锯齿的nerf,实际上是把两个方法缝合在一起,但是会遇到一些问题,解决了这些问题得到了比较好的结果。均方误差比mip-nerf降低了57%。 三点困难: 参数化的问题,如何构建采样点,如何对采样点做积分,如何把采样点送到MLP中 有效性,大且细致的场景要求更多的网络计算力,网络结构问题(一个半网络) ...