论文链接:https://totoro97.github.io/projects/f2-nerf/ 提出了一种新的基于网格的NeRF,称为F2-NeRF(Fast Free NeRF),用于新的视图合成,它可以实现任意输入的相机轨迹,并且只需要几分钟的训练时间。现有的基于快速网格的NeRF训练框架,如Instant NGP、Plenoxels、DVGO或TensoRF,主要针对有界场景设计,并依靠空间war...
CLIP-NeRF: Text-and-Image Driven Manipulation of Neural Radiance Fields. Pix2NeRF: Unsupervised Conditional p-GAN for Single Image to Neural Radiance Fields Translation. 可控可编辑 CoNeRF: Controllable Neural Radiance Fields. RigNeRF: Fully Controllable Neural 3D Portraits. NeRF-Editing: Geometry Edit...
论文链接:https://totoro97.github.io/projects/f2-nerf/ 提出了一种新的基于网格的NeRF,称为F2-NeRF(Fast Free NeRF),用于新的视图合成,它可以实现任意输入的相机轨迹,并且只需要几分钟的训练时间。现有的基于快速网格的NeRF训练框架,如Instant NGP、Plenoxels、DVGO或TensoRF,主要针对有界场景设计,并依靠空间war...
论文链接:https://totoro97.github.io/projects/f2-nerf/ 提出了一种新的基于网格的NeRF,称为F2-NeRF(Fast Free NeRF),用于新的视图合成,它可以实现任意输入的相机轨迹,并且只需要几分钟的训练时间。现有的基于快速网格的NeRF训练框架,如Instant NGP、Plenoxels、DVGO或TensoRF,主要针对有界场景设计,并依靠空间war...
神经辐射场(Neural Radiance Fields)自2020年被提出以来,相关论文数量呈指数增长,不但成为了三维重建的重要分支方向,也逐渐作为自动驾驶重要工具活跃在研究前沿。 NeRF这两年异军突起,主要因为它跳过了传统CV重建pipeline的特征点提取和匹配、对极几何与三角化、PnP加Bundle Adjustment等步骤,甚至跳过mesh的重建、贴图和光追...
神经辐射场(Neural Radiance Fields)自2020年被提出以来,相关论文数量呈指数增长,不但成为了三维重建的重要分支方向,也逐渐作为自动驾驶重要工具活跃在研究前沿。 NeRF这两年异军突起,主要因为它跳过了传统CV重建pipeline的特征点提取和匹配、对极几何与三角化、PnP加Bundle Adjustment等步骤,甚至跳过mesh的重建、贴图和光追...
神经辐射场(Neural Radiance Fields)自2020年被提出以来,相关论文数量呈指数增长,不但成为了三维重建的重要分支方向,也逐渐作为自动驾驶重要工具活跃在研究前沿。 NeRF这两年异军突起,主要因为它跳过了传统CV重建pipeline的特征点提取和匹配、对极几何与三角化、PnP加Bundle Adjustment等步骤,甚至跳过mesh的重建、贴图和光追...