NeRF,即Neural Radiance Field Model 模拟了光成像的某些物理原理,可用于需要3D/2D渲染的任何场景,包括游戏,AR/VR,SLAM。 利用NeRF模型输出的结果,可以输出一个对3维场景的拍照,从任意角度拍摄的拍摄的照片。 …
NeRF 类模型 NeRF 类任务,一般指的是在已知视角下捕获场景信息, 包括拍摄到的图像,以及每张图像对应的内参外参,从而合成新视角下的图像。借助 NeRF 论文中的图,我们能很清晰地理解这种任务。 NeRF 在收集图像时会同时收集 5 维场景信息,即一张图像对应一个三维坐标值及另外两个光线辐射角度。这样的场景会通过多层...
基于透视扭曲,作者在基于网格的NeRF框架中开发了一种新的F2-NeRF方法。大量实验证明,所提出的F2-NeRF能够在仅需数分钟的训练时间内渲染出高质量的图像,且适用于任意轨迹。
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。
【新智元导读】最近谷歌发布了全新的MobileNeRF模型,直接将神经辐射场拉入移动时代,内存需求仅为1/6,渲染3D模型速度提升10倍,手机、浏览器都能用! 2020年,神经辐射场(NeRF)横空出世,只需几张2D的静态图像,即可合成出该模型的3D场景表示,从此改变了3D模型合成的技术格局。
2020年,神经辐射场(NeRF)模型发布,仅根据二维图像即可生成三维模型,不过缺陷也很明显:模型需要同一个场景(scene)的多个视图(views)作为监督学习的输入。 如果多视角数据不足,模型就无法估计体积表征,生成的场景很容易崩溃成平面,这也是NeRF的主要瓶颈,因为真实场景中多视角数据很难获得。 曾有研究人员设计了一些不同...
简介:NeRF 模型评价指标PSNR,MS-SSIM, LPIPS 详解和python实现 PSNR: PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio,峰值信噪比)是一种常用于衡量图像或视频质量的指标。它用于比较原始图像与经过处理或压缩后的图像之间的差异。PSNR通过计算原始图像与重建图像之间的均方误差(Mean Squared Error,MSE)来量化它们之间的差异。 PSNR...
针对大规模城市级场景的nerf建模，书生·天际采用了基于网格（grid）表征的双支结构模型，包含一个网格端和一个nerf端。网格端（grid branch)将场景分解成地面特征平面和垂直特征轴，nerf端（nerf branch）采用轻量mlp网络重建训练视角。为减少渲染计算量，书生·天际可有效地跳过空白空间，降低九成以上采样量，同时还...
nerf模型是一种用于生成逼真的三维场景的神经渲染器。它的全称是Neural Radiance Fields,通过训练一个神经网络来预测场景中每个点的辐射强度和视图方向,从而实现高质量的图像渲染。 nerf模型的原理基于光线追踪和神经网络的结合。传统的光线追踪算法需要对每个像素进行采样,然后通过光线与场景中物体的相交关系来计算颜色和光...
英伟达将训练 NeRF 模型从 5 小时缩至 5 秒。 你曾想过在 5 秒内训练完成狐狸的 NeRF 模型吗?现在英伟达做到了! 令人不可思议的是,就如谷歌科学家 Jon Barron 在推特上表示的:18 个月前,训练 NeRF 还需要 5 小时;2 个月...