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...
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...
为了应对这些挑战,一个方向是利用计算机图形学的丰富经验和利用虚拟引擎工具,这有可能带来质的飞跃。此外,基于NeRF的关于使用约束挖掘方法的few-shot工作在解决这些问题方面显示出了有希望的结果,这仍然是进一步勘探的一个有希望的方向。 我们还预计将在结合生成模型方面进行更多探索,如GANs和扩散模型,它们在条件指导下生...
[NeRF进展,few-shot重建,群友工作] UCLA, nVidia提出FreeNeRF,一个关键观察触发了一个极简的优化,使少量视角重建效果大幅度提升 01:06 [NeRF进展,单目视频重建动态人-物-场景] 新加坡国立大学,腾讯等提出HOSNeRF,使用单目视频动态人-物-场景,LPIPS相比SOTA提升40%以上 08:41 [NeRF进展,雾状鬼影消除] 伯克利...
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)。
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)。
To mitigate this inconsistency, we propose Adaptive Rendering loss regularization for few-shot NeRF, dubbed AR-NeRF. Specifically, we present a two-phase rendering supervision and an adaptive rendering loss weight learning strategy to align the frequency relationship between PE and 2D-pixel supervision...
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...
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....
3D-GS的引入代表了单目和few-shot重建任务的一个有希望的进展。然而,这些任务中的一个重大挑战是缺乏几何信息。因此,许多研究都致力于解决这一挑战,并提出创新的方法来克服缺乏透视几何信息的问题。 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...