基于NeRF的方法 在新视图合成领域,神经辐射场(NeRF)开启了一种新兴的3D表示方式,利用可微分的体积渲染方案,通过2D图像级损失对基于辐射的3D表示进行监督。NeRF使用多层感知机(MLP)将一个位置(x, y, z)和归一化视角方向(θ, ϕ)映射到相应的颜色和体积密度。对于新视角的特定射线,NeRF使用近似的数值体积渲染来...
视图合成深度学习模型 (映维网Nweon2022年10月05日)视图合成是计算机视觉和计算机图形学的一个长期问题,其目标是从场景的多张图片中创建新的场景视图。自从引入神经辐射场(NeRF)以来,这一点受到了越来越多的关注。这个问题非常有挑战性,因为若要准确地合成场景的新视图,模型需要从一小组参考图像中捕获多种类型的信息...
NeRF将连续的场景表示为一个连续的5D函数,输入是5D坐标:空间位置(x, y, z)和视角方向(viewing direction)(θ, ϕ);其输出是体积密度(volume density)和该空间位置上发射出来的辐射亮度(radiance,与视角相关)。文章通过多层感知机MLP表示NeRF,使用经典的立体渲染(volume rendering)技术进行视图合成。 图2:NeRF场景...
NeRF将连续的场景表示为一个连续的5D函数,输入是5D坐标:空间位置(x, y, z)和视角方向(viewing direction)(θ, ϕ);其输出是体积密度(volume density)和该空间位置上发射出来的辐射亮度(radiance,与视角相关)。文章通过多层感知机MLP表示NeRF,使用经典的立体渲染(volume rendering)技术进行视图合成。 图2:NeRF场景...
为此,我们希望从粗糙深度图中探索更鲁棒的 3D 先验,以补充稀疏视角重建中约束不充足的问题。为了解决这个问题,我们提出了基于神经辐射场的稀疏视角 3D 重建 SparseNeRF,这是一个简单但有效的方法,可以蒸馏粗糙深度图的鲁棒 3D 先验知识,提升稀疏视角 3D 重建的性能。该工作发表在ICCV 2023上。
其中,连续深度多平面图像(MPI)是一种新兴的技术,它通过在不同深度层上生成图像来合成新视角,从而实现了高质量的视角转换。然而,传统的MPI方法往往需要在每个视角上独立生成图像,这导致了计算量大、效率低下的问题。为了解决这个问题,我们可以将深度学习和NeRF技术结合起来,实现更加高效和精确的MPI新视角合成。 NeRF是...
研究人员的方法利用输入图像在网络中引入颜色监督,使NeRF训练仅使用深度ground truth值。利用所述方法,可以有效地渲染全向深度图和新颖视图图像。 与激光雷达相比,基于视觉的全景深度具有成本更低、分辨率更高、视场更大等优点。在虚拟现实领域,能够渲染六自由度的新颖视角消除了三自由度渲染带来的VR晕动症。另外,团队提...
上图是场景参数化的二维可视化。团队定义了一个contract(·) operator,它可以将坐标映射到半径为2的球体(橙色),其中半径为1(蓝色)的点不受影响。研究人员将这种收缩应用于欧几里德3D空间中的mip-NeRF高斯(灰色椭圆),类似于卡尔曼滤波器来产生收缩高斯(红色椭圆),其中心保证位于半径为2的球内。contract(·)的设计...
本书系统地阐述了计算机视觉中NeRF(神经辐射场)技术与 3DGS(三维高斯喷溅)技术的背景、原理与细节。为了深入解读这两种技术如何在速度优化、质量优化、动态场景生成、弱条件生成等方面实现技术创新,本书对它们的核心技术问题与解决方案进行了分类讲解。另外,针对NeRF与3DGS在实际应用过程中可能遇到的挑战进行了深入的分析...
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