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/room'" --gin_bindings="Config....
mip-NeRF 360特点是可渲染场景中每一点的360°视角,比mip-NeRF的均方误差降低54%,可合成逼真的视图,以及高度复杂、细节的大场景深度图。 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...
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...
针对这个问题,谷歌和哈佛大学组成的团队基于专门用于处理采样和混叠的NeRF变体mip-NeRF提出了一种相关的扩展。名为mip NeRF 360的模型主要利用非线性场景参数化、online distillation和一种基于失真的正则化器来克服unbounded场景带来的挑战。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...
我们提出了mip - NeRF(一种解决采样和混叠问题的NeRF变体)的扩展,它使用非线性场景参数化、在线蒸馏和一种基于新的失真正则化器来克服无界场景带来的挑战。我们将我们的模型称为“mip - NeRF 360”,因为我们的目标是相机围绕一个点旋转360度的场景,与mip - NeRF相比,该模型将均方误差降低了57%,并且能够为非常复...
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...
MIPNerf360模型的主要目标是提高图像处理的效率和质量。它通过使用多模态信息来改善图像处理的结果。多模态信息包括图像的不同视角、光照条件和材质信息等。通过综合利用这些信息,MIPNerf360可以生成更准确、更真实的图像处理结果。 为了训练MIPNerf360模型,研究人员使用了大量的图像数据集。他们首先收集了各种不同类型的图...
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 ...
mipnerf360公式 MIPNERF360相关公式 1. •输入:MIPNERF360相机参数 (focal_length, principal_point), 旋转矩阵 R, 平移矩阵 t, 三维场景点 P(x,y,z) •输出:深度图 D(x,y) 公式:D(x,y) = f * (t_z + R_z1 * x + R_z2 * y) / (t_z + R_z3 * x + R_z4 * y) •...