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。
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。
【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…
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...
NeRF 类模型目前仍然是计算机视觉领域的研究重点，XRNeRF 这样统一的代码库，就像 HuggingFace 的 Transformer 库一样能聚集越来越多的优秀研究工作，聚集越来越多的新代码与新想法。反过来 XRNeRF 同样也将极大地加快研究者对 NeRF 类模型探索的脚步，便于将这一新领域应用到新场景与新任务中，NeRF 的潜力也将由此...
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。