通过高效地渲染抗锯齿的圆锥台(而不是光线),mip - NeRF减少了令人讨厌的混叠伪影,并显著提高了NeRF表现精细细节的能力,同时速度也比NeRF快7%,模型大小为其一半。与NeRF相比,mip - NeRF在NeRF所提供的数据集上平均错误率降低了17%,在我们提出的该数据集的具有挑战性的多尺度变体上平均错误率降低了60%。mip - Ne...
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)。这个代码是对之前的Mip-NeRF改进的,我们前文介绍了它的积分位置编码的实现...
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...
和nerf++不同的是,nerf++是直接反演变换,无穷远点会被变换到球心的位置,但是这个映射关系仍可以保持单调性,让无穷远点映射在橙色的边缘点。很像一个kalman滤波。 本来这就可以了,但是由于结合了mip-nerf,不仅仅需要对点进行压缩,还需要对高斯分布进行压缩,也就是对miu和sigma进行压缩。 f就是上面选择的contract(...
通过有效地渲染抗锯齿的锥形截锥体而不是射线,mip-NeRF减少了锯齿伪影,并显著提高了NeRF表示精细细节的能力,同时也比NeRF快7%,尺寸减半。错误率减少17%。 conclusion: 用mip-NeRF,一个多尺度的类NeRF模型,解决了NeRF的固有的混叠问题。mip-nerf构造锥体,对锥体进行编码,mip-NeRF能够在作者自己的多尺度数据集上将错误...
MIP-NeRF论文解读 2 年前 一只小兵 明天起,做个幸福的人关注Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fieldsarxiv.org/abs/2103.13415 GitHub - google/mipnerfgithub.com/google/mipnerf 首先,需要读者熟悉NeRF原理,将空间中某点坐标 x,y,z 编码后输入MLP网络,此处编码...
Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fields[1] GitHub - google/mipnerfgithub.com/google/mipnerf 继NeRF[2]之后,一篇对NeRF改进比较本质的文章。 NeRF用连续的volumetric function代替了传统的离散的集合抽样。其中连续的volumetric function是用MLP表示的,它把5D坐标(3D坐标...