NeRF和其他神经网络方法通过学习场景的三维几何和颜色分布,生成新视图,从而在三维成像领域取得了重大进展。 NeRF-Casting不是在每个相机射线的点上查询昂贵的MLP以获得视点相关的外观,而是从这些点投射反射射线到NeRF几何中,采样正确抗锯齿的反射场景内容特征,并使用一个小型MLP将这些特征解码为反射颜色。将光线投射到恢复...
NeRF和其他神经网络方法通过学习场景的三维几何和颜色分布,生成新视图,从而在三维成像领域取得了重大进展。 NeRF-Casting不是在每个相机射线的点上查询昂贵的MLP以获得视点相关的外观,而是从这些点投射反射射线到NeRF几何中,采样正确抗锯齿的反射场景内容特征,并使用一个小型MLP将这些特征解码为反射颜色。将光线投射到恢复...
体渲染通常涉及到光线传播、颜色合成和光照计算等过程,可以通过各种算法和技术来实现高质量的体渲染效果。 体渲染中最基本的方法是基于光线投影(Ray Casting)的体积光线渲染(Volume Ray Casting),其核心思想是在三维体素数据上投射光线,并计算沿光线传播过程中体素的透明度和颜色,从而生成渲染图像。 图8 渲染示意图 光...
在本文中,我们介绍了 MagicDrive3D,这是一种用于生成可控 3D 街道场景的新颖管道,支持多条件控制,包括 BEV 地图、3D 对象和文本描述。与之前在训练生成模型之前进行重建的方法不同,MagicDrive3D 首先训练视频生成模型,然后根据生成的数据进行重建。这种创新方法可以轻松控制生成和静态场景采集,从而实现高质量的场景重建。
随后通过ICP(Iterative Closest Point)等技术计算相机姿态。之后将场景隐式表达为SDF体素网格模型,最后通过raycasting渲染出重建的视角,最后输出给AR设备显示。 传统的三维重建有很多缺点,例如最终重建的模型中可能会有孔洞、纹理混叠、由于体素分辨率限制丢失很多细节。
随后通过ICP(Iterative Closest Point)等技术计算相机姿态。之后将场景隐式表达为SDF体素网格模型,最后通过raycasting渲染出重建的视角,最后输出给AR设备显示。 传统的三维重建有很多缺点,例如最终重建的模型中可能会有孔洞、纹理混叠、由于体素分辨率限制丢失很多细节。
光线投射(Ray Casting) 这是一种在3D场景中生成2D图像的技术,它将每个像素看作从相机位置出发的一条光线,并使用神经网络预测沿着光线路径的颜色和体密度。 使用光线投射来确定每个像素的射线方向。给定相机位置和像素位置,可以计算出射线的起点和方向。
体渲染中最基本的方法是基于光线投影(Ray Casting)的体积光线渲染(Volume Ray Casting),其核心思想是在三维体素数据上投射光线,并计算沿光线传播过程中体素的透明度和颜色,从而生成渲染图像。 图8 渲染示意图 光线传播过程中,透明度和颜色的计算通常基于体素的密度和光线与体素交点的位置和方向等信息。在体渲染中,常用...
光线投射(Ray Casting) 这是一种在3D场景中生成2D图像的技术,它将每个像素看作从相机位置出发的一条光线,并使用神经网络预测沿着光线路径的颜色和体密度。 NeRF使用光线投射来确定每个像素的射线方向。给定相机位置和像素位置,可以计算出射线的起点和方向。
随机光线投射(random ray casting)策略直观解释如图11所示:左图中,有两个观察3-D点v的光线,r1位于训练空间,r2远离训练光线;考虑到NeRF的分布漂移和映射函数Fc:(r,f)→c ,其沿r2的一些样本辐射将是不精确的;与像素颜色相比,沿r2的辐射累积操作更有可能提供v的反颜色估计;中图是一个简单的虚拟视图重投影,...