与之相比,CLIP-NeRF的方法不仅可以完成颜色的匹配,还能支持较大程度的形状变形,并能很好地推广到不可见的视点。 并与EditNeRF的反演结果进行了比较,如下图5所示: 可以看到,CLIP-NeRF基于优化的反演方法的性能受益于CLIP,提供多视图一致性表示的能力。 同时,如表1所示,CLIP-NeRF的推理速度相较EditNeRF也得到了很大...
视觉模型具备涌现及理解能力的实现路径猜想 | MAE、BeIT、SimMIM 模型缺少深度信息,理解物理世界的能力不够。因此需要 3D 数据来做预训练学习视觉视觉的表征,数据来源可以通过两种方式:1. 构建真实世界实体模型模拟 3D 场景(例如 Infinigen);2. 利用 NeRF (使用多视角的宇宙、卫星、航拍、街景、室内图片)渲染 3D ...