《NeRF系列公开课》课件已更新,可在评论区获取!___主讲人:马力,香港科技大学博士, 主要研究方向为神经渲染。Deblur-NeRF第一作者。分享简介:神经辐射场 (NeRF) 作为一种通用的场景表达, 已经得
SPIn-NeRF,可快快速完成3D Segmentation和Inpainting任务 04:00 [NeRF+Diffusion进展,少量输入重建] CMU提出SparseFusion,在最少两个输入视角情况下,可以完成3D一致性高的高质量重建 06:03 [NeRF进展,渲染质量提升] Google NeRF的几位创始人:Zip-NeRF,解决Mip-NeRF 360锯齿问题,复杂场景渲染提升,训练速度提升22倍 ...
[NeRF 3D场景理解] UC伯克利、Luma AI提出GARField,使用辐射场对任何事物进行分组,从姿势图像输入分解为具有语义意义的组的层次结构的方法 2223 -- 6:05 App [可泛化GS重建] 华中科技大学、南洋理工等提出MVSGaussian,一种从MVS快速的可泛化的GS重建方法,可以有效、通用地重建未见的场景,并达到实时渲染 2347 -- ...
ECCV22|ETHZ等发布关键点NeRF,输入两张图像就可重建头像模型! #科技 #编程 #ECCV - 计算机视觉life于20220712发布在抖音,已经收获了4.4万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
02:39纵享丝滑的VR滑步鞋,虚拟现实越发具有沉浸感了 01:34两款神奇的出行黑科技:刺激的独轮车+轮椅出行神器 01:45AR眼镜的妙用,这将是未来电脑的新形态,淘汰显示器或成为可能 04:15未来中国的飞行汽车,未来已来,中文翻译配音 04:06磁悬浮地球仪里面有什么?暴力打开测试,中文翻译配音 ...
神经辐射场(NeRF)作为一种通用的场景表达,已经得到越来越多研究者的注意。给定几张不同视角下的图片,我们就能重建出一个非常精细的NeRF。然而在实际应用中,我们经常会遇到不同种输入图像的退化,比如镜头畸变、噪声和模糊。如果在这些非理想状态下重建精细的NeRF是一个值得研究的问题。本次分享中,我们会梳理已有的一些...
实验证明,该方法可以同时用于相机运动模糊和散焦模糊这两种真实场景中最常见的模糊类型。并证明了与原来的NeRF相比,重建质量显著提高。 3月9日晚7点,AI新青年讲座第197讲邀请到香港科技大学在读博士马力参与,主讲《非理想输入下的精细化NeRF三维重建》。
开源Bad-Nerf:几何光束调节去模糊神经辐射场 神经辐射场由于其在照片级真实感三维重建和新奇视角合成方面的强大能力,近年来受到了相当大的关注。早期的工作通常假设输入图像具有良好的质量。然而,图像退化(例如,低照度条件下的图像运动模糊)在现实场景中很容易发生,这将进一步影响NeRF的渲染质量。在本文中,我们提出了一...
而如何在这些非理想状态的输入下,实现精细化NeRF三维重建是一个值得研究的问题。 针对这些问题,来自香港科技大学的马力博士等人,在CVPR 2022 中,提出了第一种在模糊的输入下,也能实现精细化NeRF重建的方法,即Deblur-NeRF。该方法通过模拟模糊过程来重建模糊视图,从而使NeRF对模糊输入具有鲁棒性。模拟的核心是一个...
[NeRF进展,点云重建] 捷克理工大学提出Tetra-NeRF,使用点云为输入,使用四面体和其德劳内表达进行重建,实现更好的重建性能和效果 02:07 [NeRF进展,编辑方向] 三星多伦多AI中心,多伦多大学,约克大学等:SPIn-NeRF,可快快速完成3D Segmentation和Inpainting任务