论文按数据集、目标函数、应用和评估指标对NeRF相关研究进行分类。 2.SPIn-NeRF: Multiview Segmentation and Perceptual Inpainting with Neural Radiance Fields 标题:SPIn-NeRF:使用神经辐射场进行多视图分割和感知补全 内容:神经辐射场(NeRF)已成为新视图合成的流行方法,但直观编辑NeRF场景仍是一个挑战。本文目标是...
鉴于NeRF的普及和研究兴趣,作者认为有必要对过去两年的NeRF论文进行全面综述。作者从架构和应用两个维度对论文进行分类,还介绍了NeRF合成新视图的理论,以及比较了关键NeRF模型的性能和速度。 推理&训练&压缩 Hardware Acceleration of Neural Graphics(推理) 神经图形学的硬件加速 简述:论文研究了四个代表性的神经图形学...
经典论文 | Nerf: 将场景表示为用于视图合成的神经辐射场 作者:Ben Mildenhall,Pratul P. Srinivasan,Matthew Tancik 等来源:ECCV 2020项目链接: https://www.matthewtancik.com/nerf论文链接: https://arxiv.org/abs/2003.08934内容整理: 王睿妍 本文提出用一个 MLP 神经网络去隐式地学习一个静态的 3D 场景,...
论文地址：https://arxiv.org/abs/2404.02788论文主页：https://xiangyueliu.github.io/GenN2N/Github 地址：https://github.com/Lxiangyue/GenN2N论文标题：GenN2N: Generative NeRF2NeRF Translation 近年来，神经辐射场（NeRF）因其紧凑、高质量、多功能性在三维重建、三维生成和新视角合成领域引起了广泛关注。然...
NeRF开篇-论文翻译 NeRF: Representing Scenes asNeural Radiance Fields for View Synthesis 摘要:我们提出了一种方法,通过使用稀疏的输入视图优化基于连续的体积场函数的方法,来实现合成复杂场景的新视图的最新结果。我们的算法使用一个全连接(非卷积)深度网络来表示场景,其输入是一个连续的5D坐标(空间位置(x,y,z)...
论文地址:https://arxiv.org/abs/2404.02788 论文主页:https://xiangyueliu.github.io/GenN2N/ Github 地址:https://github.com/Lxiangyue/GenN2N 论文标题:GenN2N: Generative NeRF2NeRF Translation 近年来,神经辐射场(NeRF)因其紧凑、高质量、多功能性在三维重建、三维生成和新视角合成领域引起了广泛关注。然而...
后续的论文大多使用 NeuS 作为 baseline 进行改进而非 VolSDF,个人猜测原因可能是,NeuS 的推导是以结果为导向,直接构建 SDF 和权重的关系,实现起来更为简洁直观,采样过程也是和 NeRF 一样采用 Hierarchical Sampling。 VolSDF 也是一篇非常不错的文章,理论推导更加严谨,学习 geometry 也更快。但是其采样过程比较复杂,...
我们提出一种方法,使用较少的视图(view)作为输入,对一个连续、隐含的体积场景函数(volumetric scene function)进行优化,从而实现了关于复杂场景的新视图合成的最先进的结果。 我们的算法用全连接深度网络来表示场景,其输入是 5D 坐标:空间位置( x , y , z ) (x,y,z)(x,y,z) 和视角方向(viewing direction...
论文【9】提出RegNeRF,对未观测视点渲染的图像块几何和外观进行正则化,并在训练期间对光线采样空间进行退火。此外,用归一化流模型正则化未观测视点的颜色。 如图10是RegNeRF模型的概览:给定一组输入图像集合(蓝色摄像头),NeRF优化重建损失;然而,对于稀疏输入,这会导致退化解;这项工作对未观察的视图(红色摄像头)进行...
NeRF开篇-论文翻译 Neural Radiance Fields for View Synthesis 摘要:我们提出了一种方法,通过使用稀疏的输入视图优化基于连续的体积场函数的方法,来实现合成复杂场景的新视图的最新结果。我们的算法使用一个全连接(非卷积)深度网络来表示场景,其输入是一个连续的5D坐标(空间位置(x,y,z)和视角方向(θ,φ)),其输出...