采用Transformer模型处理标记化的输入图像和三面体NeRF,其中NeRF令牌代表用于神经渲染的三面体NeRF,而图像块令牌用于通过可微的PnP求解器估计每个视图的粗略点云以进行姿态估计。 单流Transformer方法采用预训练的DINO Vision Transformer对输入图像进行标记化处理,并通过单流多模态Transformer对图像和三面体NeRF进行标记化处理。
采用Transformer模型处理标记化的输入图像和三面体NeRF,其中NeRF令牌代表用于神经渲染的三面体NeRF,而图像块令牌用于通过可微的PnP求解器估计每个视图的粗略点云以进行姿态估计。 单流Transformer方法采用预训练的DINO Vision Transformer对输入图像进行标记化处理,并通过单流多模态Transformer对图像和三面体NeRF进行标记化处理...
然而,原始的NeRF需要在每个新场景中重新训练,而且对于跨场景泛化的应用有限。为了解决这个问题,有一些工作通过引入卷积编码器和共享的MLP来模拟不同对象,而另一类工作则采用Transformer结构并结合极线约束实现了实时的新视图合成。作者的方法也基于Transformer,并定制了MoE思想,以在跨场景泛化和场景特定化之间取得平衡,并可...
然而,原始的NeRF需要在每个新场景中重新训练,而且对于跨场景泛化的应用有限。为了解决这个问题,有一些工作通过引入卷积编码器和共享的MLP来模拟不同对象,而另一类工作则采用Transformer结构并结合极线约束实现了实时的新视图合成。作者的方法也基于Transformer,并定制了MoE思想,以在跨场景泛化和场景特定化之间取得平衡,并可...
本研究提出了一种基于Transformer的重建模型,能够联合估计摄像机参数并重建高质量的3D形状,通过自注意力机制实现了NeRF重建和稳健的姿态估计。模型在多视图数据集上训练表现优异,相对基线方法在姿态预测和重建质量方面有较大优势,并且在文本/图像到3D生成等应用中具备潜在应用前景。
【导读】本文提出了SAX-NeRF框架,一种专为稀疏视角下X光三维重建设计的新型NeRF方法,通过Lineformer Transformer和MLG采样策略显著提升了新视角合成和CT重建的性能。 1. 提…
众所周知,Transformer架构中的位置编码可以提供序列中标记的离散位置,作为整个架构的输入。而NeRF使用位置编码是将连续的输入坐标映射到更高的维度空间,使MLP更容易逼近更高频率的函数。 从图中可以观察到,去除位置编码会大大降低模型表示高频几何和纹理的能力,最终导致外观过度平滑。
主流 AI 生成 3D 技术流派辨析：Text-to-3D, Image-to-3D 与 NeRF 应用概览 AI生成3D技术正在迅速改变我们创造和体验三维内容的方式。从文本到图像，再到复杂的三维模型，AI技术的多样性为产品设计、游戏开发、虚拟现实等多个领域带来了前所未有的机遇。引言：从“指令”到“立体”的技术光谱 在上一篇笔记（S2...
如图6是全局-局部混合渲染方法【13】的总览图:首先将输入图像划分为N=8×8个图像块P;每个图像块扁平化并线性投影到图像标记(token)P1;transformer编码器将图像标记和可学习位置嵌入e作为输入,提取全局信息作为一组潜特征f;然后,用卷积解码器将潜特征解码为多级特征图WG ;除了全局特征,用另一个2D CNN 模型获取...
众所周知,Transformer架构中的位置编码可以提供序列中标记的离散位置,作为整个架构的输入。而NeRF使用位置编码是将连续的输入坐标映射到更高的维度空间,使MLP更容易逼近更高频率的函数。 从图中可以观察到,去除位置编码会大大降低模型表示高频几何和纹理的能力,最终导致外观过度平滑。