神经辐射场(NeRF)作为一种先进的计算机图形学技术,能够生成高质量的三维重建模型,在计算机图形学、计算机视觉、增强现实等领域都有着广泛的应用前景,因此,自2020年惊艳亮相后,神经辐射场也成为了人工智能领域的热门研究方向。 这种热门自然也体现在论文上,近年各大顶会中神经辐射场相关的论文数量增长迅速,CVPR 2021年发...
NeRF提出将一个静态场景表示为5D输入,即:空间中某个位置的3D坐标以及观察方向,通过MLP神经网络得到该位置的颜色以及体密度,使用体绘制技术可以得到输入相机位姿条件下的视角图片,然后和 ground truth 做损失即可完成可微优化,从而渲染出连续的真实场景。 视角合成方法通常使用一个中间3D场景表征作为中介来生成高质量的虚拟...
简述:神经辐射场(NeRF)作为一种新颖的基于隐式场景表示的视图合成方法,已在计算机视觉领域产生巨大影响。鉴于NeRF的普及和研究兴趣,作者认为有必要对过去两年的NeRF论文进行全面综述。作者从架构和应用两个维度对论文进行分类,还介绍了NeRF合成新视图的理论,以及比较了关键NeRF模型的性能和速度。 推理&训练&压缩 Hardware...
概况来讲:Nerf要求在相同位置、视角拍摄的照片完全一样,也就是必须在尽可能短的时间内拍的照片,因为这种情况下光线变化等影响会很小;nerf-wild放松了限制,通过解决光照变化以及移动遮挡的问题,来使得输入的照片不一定完全一样,同一个位置、同一个视角上午拍的或者下午拍的都可以作为输入。 创新点: (1) 通过学习...
与高分辨率2D图像的显式表示,或者3D中的网格和点云相比,神经隐式表示具有独立于分辨率的紧凑性。NeRFs通过多层感知机(MLP)的权重学习将3D场景表示为连续体积和辐射场。给定3D位置𝑥和视角(𝜃,𝜙),NeRF在𝑥处输出密度𝜎和颜色𝑐。因此,可以通过沿视线𝒓(𝑡)积累每个像素的颜色和密度来渲染场景的新视图...
我们的工作基于神经辐射场(Neural Radiance Fields, NeRF),它使用多层感知器的权重,来建模场景的密度(density)和颜色(color),其输入是 3D 坐标。 尽管NeRF 可以在控制(controlled)环境中的静态物体图像中工作,但是它并不能建模非控制(uncontrolled)图像,即大量普遍存在的、真实世界中的情形。例如不同的光照或突然出现...
Fig. 1:通过场景的一些图片作为输入,我们提出一种优化连续的 5D 神经辐射场表示的方法 摘要 我们提出一种方法,使用较少的视图(view)作为输入,对一个连续、隐含的体积场景函数(volumetric scene function)进行优化,从而实现了关于复杂场景的新视图合成的最先进的结果。
这篇论文介绍了一种名为GSNeRF的通用语义神经辐射场,旨在同时解决通用化新视角合成和语义分割的问题。GSNeRF通过学习场景的视觉特征、深度信息和语义信息,能够在未见场景上渲染新的视角图像,并生成相应的语义分割掩码。该方法包括两个关键学习阶段:语义地理推理和深度引导视觉渲染。前者用于推导场景的视觉特征和聚合源视图...
来自中科大张举勇课题组等机构的研究者们在近期大火的神经辐射场(NeRF: Neural Radiance Fields)技术基础上,提出了一种由语音信号直接生成说话人视频的算法。仅需要目标人物几分钟的说话视频,该方法即可实现对该人物超级逼真的形象复刻和语音驱动。 论文题目
论文:https://arxiv.org/pdf/2207.10312.pdf 代码:https://github.com/thomasneff/AdaNeRF 摘要: 最近,通过直接从稀疏观测中学习神经辐射场,新的视图合成发生了革命性的变化。然而,由于体绘制方程的精确求积需要每条射线的大量样本,因此使用这种新范式绘制图像的速度很慢。先前的工作主要集中在加快与每个采样点相关联...