Few-Shot 方向主要是研究 NeRF 在多视角下的泛化能力,这里的 Shot 可以理解为优化一个 NeRF 所用到的视角数量(初步接触 NeRF 的同学们需要把这里的泛化能力与分类任务的泛化区适当分开来,这里的泛化更应该是种视角间的合理插值)。 这次的总结没有沿着论文发表的时间顺序进行介绍,而是先介绍这几份工作中最新的一份...
FreeNeRF: Improving Few-shot Neural Rendering with Free Frequency RegularizationJiawei Yang(UCLA), Marco Pavone(nVidia Research, Stanford), Yue Wang (nVidia Research)项目主页:https://jiawei-yang.github.io, 视频播放量 3818、弹幕量 0、点赞数 65、投硬币枚
总的来看,few shot的表现挺差的(相对于正常数量下nerf系列的表现)。一,不引入额外信息,在训练或者编码上做文章,提高训练过程中的鲁棒性或者搞点新样本,比如freenerf,regnerf,RapNeRF等。但是显而易见,f…
在few-shot场景中,NeRF对易受影响的噪点更加敏感,因为需要学习相干几何的图像更少。因此,团队假设高频few-shot是在few-shot神经渲染中观察到的失败模式的主要原因,并提出了一种频率正则化方法。 具体来说,研究人员从没有位置编码的原始输入开始,并随着训练的进行,每次将可见频率线性增加3位。频率正则化在训练开始时...
与NeRFs类似,3D-GS中曲面网格的提取(如图4a所示)是一个基本但必不可少的方面。有必要进行进一步的调查,以应对具有挑战性的场景,如单眼或few-shot的情况(如图4b所示),这在自动驾驶等实际应用中很常见。此外,3D-GS的训练时间约为分钟,实现了实时渲染并有助于动态场景的重建(如图4c所示)。
这是一篇few-shot NERF方向的论文,同样是用到了深度图。但相比基于Depth-Supervised NERF的方法,这篇方法放宽了对depth map准确程度的要求,允许coarse depth map不那么准确,这里提到的coarse depth map来自于depth predict model或者是深度相机的输出。这个方法的目的是让NERF学习到的depth map与coarse depth map在local...
11.SparseNeRF: Distilling Depth Ranking for Few-shot Novel View Synthesis 标题:SparseNeRF: 为少样本新视图合成提炼深度排名 内容:论文提出了一种新的稀疏视图NeRF(SparseNeRF)框架,利用来自真实世界不准确观测的深度先验。粗糙的深度观测要么来自预训练的深度模型,要么来自消费级深度传感器的粗糙深度图。由于粗糙深度...
while the other is to penalize the near-camera density fields. Both techniques are “free lunches” at no additional computational cost. We demonstrate that even with one line of code change, the original NeRF can achieve similar performance as other complicated methods in the few-shot setting....
超网络广泛应用于许多领域,包括 few-shot 问题或概率回归场景。各种方法也使用它们来生成3D对象的连续表示。 例如,HyperCloud 将3D点云表示为一个经典的MLP,作为目标模型,并将点从高斯球上的均匀分布转换为代表所需形状的点云。 在spurek 中,目标模型由连续归一化流(Continuous Normalizing Flow) 表示,这是一种生...
起初,用于few-shot3D重建的技术允许用有限量的输入数据来重建3D场景。Charatan展示了PixelSplat,用于从图像对进行3D重建。PixelSplat的主要重点是通过提出一种多视图核极变换器来解决比例因子推理的挑战。PixelSplat利用尺度感知特征图,提出了一种预测高斯基元集参数的新方法。场景通过像素对齐的高斯进行参数化,从而在训练...