1、NeRF概述 NeRF的输入是同一事物下不同视角下的若干图片(论文实验中是100张或25张),然后通过图中方式在立方体内进行采样,得到对应的空间位置(x,y,z)及其射线方向(\theta,\phi),从而得到MLP的5维输入数据…
图1:Seal-3D:首个交互式像素级 NeRF 编辑工具。我们设计了一种交互式用户编辑方法和系统 Seal-3D,通过新颖的预训练策略实现即时(≈1 秒)预览(左图)。通过短时间(1 到 2 分钟)的微调,可以进一步获得高质量的编辑结果。我们所实现的编辑工具(右图)的编辑结果与原始表面(左图)上丰富的阴影细节(如阴影)一致。"...
NeRF开山之石:NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 论文解读与公式推导(一)_LeapMay的博客-CSDN博客 本文提出了一种名为NeRF(Neural Radiance Fields)的方法,用于将场景表示为神经辐射场以进行视图合成。传统的方法使用离散的表面几何或体素表示来建模场景,但这些方法无法捕捉到真实...
论文提出了一种新的学习框架,名为“语义感知遮挡过滤神经辐射场(SF-NeRF)”,用于从少量现实世界的照片中学习神经表示。 SF-NeRF专注于分解瞬态和静态现象,并利用一个名为FilterNet的额外MLP模块预测每个图像的短暂组成部分。FilterNet利用经过无监督预训练的图像编码器提供的语义信息,这是实现少样本学习的关键。此外,...
1.简洁:在NeRF的整个流程中不会用到太多技术,只需要将神经网络搭建好,再对输入的图像和参数进行训练处理即可。不像传统三维重建一样拥有4个繁杂的步骤,NeRF是在神经网络中隐式地进行了模型搭建,向我们隐式地传递了三维场景的结构及色彩信息。 2.逼真:NeRF模型的视觉效果十分逼真,下图是2023年初NeRF的视觉效果,真实...
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
1.简洁:在NeRF的整个流程中不会用到太多技术,只需要将神经网络搭建好,再对输入的图像和参数进行训练处理即可。不像传统三维重建一样拥有4个繁杂的步骤,NeRF是在神经网络中隐式地进行了模型搭建,向我们隐式地传递了三维场景的结构及色彩信息。 2.逼真:NeRF模型的视觉效果十分逼真,下图是2023年初NeRF的视觉效果,真实...
最近的许多研究都引入了用于编辑 NeRF 的扩展功能,例如对显式三维表示进行操作,训练模型以实现颜色修改或移除某些对象,或利用扩散模型进行文本到三维的合成。这些进步扩展了隐式体积表示法的多功能性。不过,它们目前仅限于改变颜色和形状,或者每次编辑任务都需要复杂且计算成本高昂的训练程序。
当我们准备好需要的数据之后,我们就可以使用NeRF进行训练了。 Stereo Pairs Rendering.为了创建用于立体匹配的图像对,作者使用下面的函数生成了一组虚拟的双目外部参数:S=I|b,旋转由3x3单位矩阵I表示,平移向量b=(b,0,0)T,表示相机的基线。 随后,作者渲染了两个视角,一个视角是使用原相机参数的任意视角Ek=Rk|tk...
论文:https://arxiv.org/pdf/2003.08934v2.pdf 代码:https://github.com/yenchenlin/nerf-pytorch 项目:NeRF: Neural Radiance Fields 概要: NeRF(神经辐射场)是一种利用神经网络表示和合成三维场景的技术。它在2020年由Ben Mildenhall等人在一篇名为《NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields》的研究...