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...
新模型被称为「mip-NeRF 360」,因为该研究针对的是相机围绕一个点旋转 360 度的场景,与 mip-NeRF 相比,均方误差降低了 54%,并且能够生成逼真的合成视图和详细的深度用于高度复杂、无界的现实世界场景的地图。 Mip-NeRF 360: Unbounded Anti-Aliased Neural Radiance Fields 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2111....
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) ...