神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)是一种有隐式场景表示(implicit scene representation)的新视角合成(novel view synthesis)方法,席卷了计算机视觉领域。作为一种新视角合成和 3D 重建方法,NeRF 模型在机器人技术、城市测绘、自主导航、虚拟现实/增强现实等领域都得到了应用。自 Mildenhall 等人发表最初始的论文...
神经辐射场(NeRF)是一种新颖的隐式方法,可以实现高分辨率的三维重建和表示。在首次提出NeRF的研究之后,NeRF获得了强大的发展力量,并在三维建模、表示和重建领域蓬勃发展。然而,最初以及随后大多数基于NeRF的研究项目都是静态的,这些项目在实际应用中较为薄弱。因此,越来越多的研究者对研究动态NeRF感兴趣并关注,因为动...
剃刀最出彩的设计在于其NERF极为罕见手摇曲柄的上膛发射模式,NERF推出发射器的30余年的历史中,也仅有两把发射器采用摇臂上膛发射,除了剃刀之外,另一把为2003年发表于原子系列的回旋加速器(Cyclotron·Atom Blasters·2003)。原装剃刀的手摇曲柄被固定在右侧,但玩家可以通过拆解并做细微修改来将其更换到右侧,使得左撇子玩...
NeRF所要做的 task 是 Novel View Synthesis,一般翻译为新视角合成任务 在已知视角下对场景进行一系列的捕获 (包括拍摄到的图像,以及每张图像对应的内外参),合成新视角下的图像 NeRF 不需要中间三维重建的过程,仅根据位姿内参和图像,直接合成新视角下的图像。
NeRF(Neural Radiance Fields)和3D辐射场是紧密关联的,实际上,NeRF就是利用深度神经网络来建模和学习3D辐射场。 NeRF提出的方法是以神经网络来模拟连续的3D辐射场,即将一个3D坐标点和一个视线方向映射到一个颜色和密度。 这种表示方式对应于真实世界的物理特性,使得3D模型可以自然地表达物体的颜色和透明度,也使得3D模...
NeRF作为一项先进的新型视图合成技术,利用体积渲染和隐式神经场景表示的能力,揭示了3D场景几何的复杂性。它于ECCV 2020首次亮相,迅速达到了领先水平的视觉质量,并成为众多后续研究努力的灵感源泉。近年来,自动驾驶领域取得了重大进展,在高速公路场景中广泛部署,尽管在城市环境中的部署仍在进行严格测试。这种技术进化已经从...
Nerf 认为整个空间由一系列的粒子构成,这些粒子一方面自身会发出光,另一方面这些粒子会吸收入射到它们的光,前者对应漫反射,后者对应遮挡。假设已知摄像头的内参 、外参 ,那么对于像素 来说,深度为 的位置在世界坐标系的位置 和方向 为 在位置 处,取一个母线方向和 ...
NeRF(Neural Radiance Fields,神经辐射场)是一种用于视图合成的技术,它可以从一系列2D图像中学习一个静态3D场景的隐式表示,然后从任意角度渲染出新的...
项目主页:https://zhaofuq.github.io/humanNeRF/ 3D风格迁移 http://intelligentgraphics.net/StylizedNeRF/paper.pdf 镜面反射场景重建 项目主页: https://bennyguo.github.io/NeRFren/ 如何开始学习NeRF三维重建? NeRF三维重建是非常新的方向,目前还没有系统的课...