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...
NeRF革新?PF-LRM:Transformer引领的稀疏NeRF模型——三维重建的未来!#人工智能 #编程 #科技 #三维重建 #NeRF 一键三联,私信我,获取论文代码和链接,赶快学起来吧!@3D视觉工坊 - 3D视觉工坊于20231123发布在抖音,已经收获了2.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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。
在LFNR中,谷歌使用一个由两个transformer组成的序列将patch集映射到目标像素颜色。第一个transformer沿着每条外极线聚合信息,第二个沿着每条参考图像聚合信息。可以将第一个transformer解释为在每个参考帧查找目标像素的潜在对应,而第二个transformer则解释为关于遮挡和视图相关效果的推理,这是基于图像的渲染的常见挑战。
【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。
NeRF是一种生成模型,以图像和精确姿势为条件,生成给定图像的3D场景的新视图,这一过程通常被称为“新视图合成”。不仅如此,它还将场景的3D形状和外观明确定义为连续函数,可以通过marching cubes生成3D网格。尽管它们直接从图像数据中学习,但它们既不使用convolutional层,也不使用transformer层。