为了从特定视角渲染这个神经辐射场(NeRF),我们1)沿着相机射线穿过场景生成一组采样的3D点,2)使用这些点及其对应的2D视角方向作为输入,通过神经网络产生一组输出颜色和密度,3)使用经典的体渲染技术将这些颜色和密度累积成一个2D图像。由于这个过程是自然可微的,我们可以使用梯度下降来优化这个模型,通过最小化每个观察图...
这种表达方式将NeRF视作一组带有纹理的多边形,纹理表示二进制不透明度和特征向量。传统的多边形渲染会在图片的每一个像素都存储一个z-buffer值,然后用一个小型、基于视角的MLP在片段着色器中运算出最终的像素颜色。这种方法可以让NeRF使用传统多边形栅格化方法渲染,它提供了大量像素级平行性,使其可以在包括手机等多个...
我们每周更新NeRF的论文,支持arxiv论文和未发表论文,带中文版翻译,欢迎关注:链接。下面的视频为用这个仓库重建我的工位的效果。 0发布于 2022-08-09 12:00 赞同15 分享收藏 写下你的评论... 4 条评论 默认 最新 王璇 我来手动点赞 2022-08-25· 广东 回复1 嘻嘻嘻 根本看不...
NeRFFaceEditing: Disentangled Face Editing in Neural Radiance Fields论文详情>论文十问>回答详情 昵称未修改 已回答0问
NeRF开篇-论文翻译 Neural Radiance Fields for View Synthesis 摘要:我们提出了一种方法,通过使用稀疏的输入视图优化基于连续的体积场函数的方法,来实现合成复杂场景的新视图的最新结果。我们的算法使用一个全连接(非卷积)深度网络来表示场景,其输入是一个连续的5D坐标(空间位置(x,y,z)和视角方向(θ,φ)),其输出...