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分解颜色和体密度的表示:NeRF的另一个关键思想是将颜色和体密度的表示进行分解,颜色与观察方向有关,体密度与观察方向无关。 这允许NeRF可以在视线方向上处理复杂的光线效果,例如高光和反射。 优化和训练:NeRF优化的目标是减小由神经网络生成的图像和训练集图像之间的差异。训练数据是一组同一场景的2D图像,每张图像都...
Nerf原理 概述 nerf使用全连接神经网络将连续复杂三维场景表达成了5D神经辐射场,通过优化一个隐式连续的体积场景函数来合成复杂场景的新视角图像。 nerf的输入:一个场景的稀疏的且已知内参数和外参数的若干图像(图像中的每个像素用于全连接网络训练),场景的边界(在后面的体渲染中需要) 模型结构: 全连接神经网络的输入...
NeRF作为一种新型的视场合成和三维重建方法,在多个领域中都有广泛的应用,如城市测绘、机器人技术、虚拟现实/增强现实、电影制作和游戏开发。本文重点介绍了NeRF的构建流程以及目前比较流行的NeRF三维实景建模库,旨在帮助读者更好地理解和应用NeRF三维实景重建技术,为NeRF三维实景重建技术落地提供参考。
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NeRF简介 神经辐射场(NeRF-neural radiance field)是一种全连接的神经网络,可以基于部分的2D图像生成复杂3D场景视图。原理是利用渲染损失函数来训练网络,以重现场景的视角。由于2D的场景输入图像是离散的,NeRF通过对它们进行插值来渲染出完整的场景。NeRF是针对合成数据生成图像的一种高效方式。
首先是SAX-NeRF框架,专为稀疏视角下X光三维重建设计,无需CT数据进行训练,只使用 X 光片即可,等于给NeRF开透视眼! 还有清华提出的GenN2N,一个统一的生成式 NeRF-to-NeRF 转换框架,适用于各种 NeRF 转换任务,在编辑质量、多样性、效率等方面都超越了SOTA!
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安装Nerfstudio 代码语言:txt AI代码解释 conda create --name nerfstudio -y python=3.8 conda activate nerfstudio pip install --upgrade pip 由于我选择的GPU版本较低(见下图),因此我选择的是官方教程的CUDA 11.7 。 安装依赖 代码语言:txt AI代码解释 ...