T(t)=exp(-\int_{t}^{t_n}\sigma(r(s))ds) 体积渲染的缺点:体积渲染需要沿着一条光线处理许多的采样点,每个采样点都需要送进神经网络进行前向传播一次得到对应的颜色和密度属性,因此渲染的速度比较慢。 6. 数据集 NeRF是在静态(static)新视角合成任务上具有里程碑意义的方法。 NeRF 的作者在google driv...
在复现nerfstudio时有可能会遇到数据集下载不出来的问题,所以我把nerfstudio作者使用的数据集压缩出来上传。 下载完解压之后把数据集放在/home/wxy/nerfstudio/data/nerfstudio这个位置,之后再运行指令ns-train nerfacto --data data/nerfstudio/poster就可以训练了。
累积透明度公式:T(t) = exp(-\int_{t_n}^{t}\sigma(r(s))ds) \\T(t)是射线从t_n到t这...
DSNeRF、DDP-NeRF和ViP-NeRF的预测显示出明显的伪影(如蓝色箭头所示),RegNeRF未能准确捕捉结构的更精细细节(用洋红色箭头标记)。我们的方法显著减少了这些缺陷 2) RealEstate10K数据集评估 在图8和表II中,我们展示了我们的方法在包含许多室内和室外场景的RealEstate10K数据集上的一些定性合成示例。 2个输入视图时:...
“显示表示”3D场景包括Mesh,Point Cloud,Voxel,Volume等,它能够对场景进行显式建模,但是因为其是离散表示的,导致了不够精细化会造成重叠等伪影,更重要的是,它存储的三维场景表达信息数据量极大,对内存的消耗限制了高分辨率场景的应用。 ”隐式表示“3D场景通常用一个函数来描述场景几何,可以理解为将复杂的三维场景...
对aud.wav文件调用nerf/asr.py通过wav2vec提取音频特征,或者调用data_utils/deepspeech_features/extract_ds_features.py通过deepspeech提取音频特征。 模型采用的是wav2vec2-large-xlsr-53-esperanto 视频长度5分19秒,音频长度相同,采样率16000,则音频数据长度为319s x 16000=5119317。 音频fps为50,则每帧数据为1600...
T(t) 为射线在点t 的透光率,由体密度 σ(r(t)) 积分获得,T(t)=exp(−\int_{t_n}^{t_f}σ(r(s))ds) 实际训练中,需要对积分进行离散化处理,NeRF采用了stratified sampling方式(Monte Carlo法的采样方法):将射线需要积分的区域分为N份,然后在每一个小区域中进行均匀随机采样,采样方法为: ...
train_ds = ( training_ds.shuffle(BATCH_SIZE) .batch(BATCH_SIZE, drop_remainder=True, num_parallel_calls=AUTO) .prefetch(AUTO) ) # Make the validation pipeline. val_img_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(val_images) val_pose_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(val_poses) ...
\quad 与此同时,另一项有影响力的工作 dense_depth_priors_nerf(2021.04)先使用COLMAP提取稀疏点云,并由一个Depth Completion Network来处理生成深度和不确定性图。除了标准的volumetric loss外,作者还引入了一种基于预测的深度和不确定性的depth loss。这个工作的效果很好,比DS-NeRF、NerfingMVS的效果好很多。