需要指出,静态占有率(static opacity)在模型看到外观 embedding 之前就会提前生成,保证不同图像有相同的静态几何。 4 NeRF in the Wild 我们现在提出 NeRF-W,该系统会从 in-the-wild 相片集中重构出 3D 场景。我们基于 NeRF,并明确引入了两项提升方法,用于处理非控制成像带来的挑战。 类似于 NeRF,我们会从非结...
研究人员结合了来自 NeRF in the Wild (NeRF-W) 的技术,该技术在将 NeRF 应用于 Photo Tourism 数据集中的地标时,为每个训练图像添加一个潜在代码以处理不一致的场景外观。NeRF-W 从数千张图像中为每个地标创建一个单独的 NeRF,而谷歌的新方法结合了许多 NeRF,从数百万张图像中重建一个连贯的大环境,并结合了...
http://bing.com CSC:2547 | Winter 2021 | NeRF in the Wild Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections 字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,公众号: AI基地,会有视频,资料放送。公众号中输入视频地址或视频ID就可以自助查询对应的字幕版本 人工智能 科学 知识 ...
Teams: Google Writers: Ricardo Martin-Brualla, Noha Radwan, Mehdi S. M. Sajjadi, Jonathan T. Barron, Alexey Dosovitskiy, Daniel Duckworth PDF:NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections Project:NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Coll...
《NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections》这篇文章对Nerf进行了另一种补充改进。考虑到Nerf建模对象是静态环境,每张图片描述的场景具备同样的几何内容,光照条件,因此它无法胜任在不同光照条件和场景内容有区别的场景建模。
我们将我们提出的方法与Neural Rerendering in the Wild (NRW) [22]、NeRF [24]以及NeRF-W的两个消融模型进行了评估:NeRF-A(仅包含外观),其中消除了“瞬态”部分;NeRF-U(仅包含不确定性),其中消除了外观嵌入 。NeRF-W是NeRF-A和NeRF-U的组合。虽然还有其他一些类似领域的最新工作,如[18],但我们将基准模型...
NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections 可变形 AligNeRF: High-Fidelity Neural Radiance Fields via Alignment-Aware Training 通过对齐感知训练的高保真神经辐射场 简述:在本文中,作者进行了首个在高分辨率数据上训练NeRF的先导研究,并提出相应的解决方案:1)将多层感知机与卷积...
NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collectionsdoi:10.1109/CVPR46437.2021.00713Ricardo Martin-BruallaNoha RadwanMehdi S. M. SajjadiJonathan T. BarronAlexey DosovitskiyDaniel DuckworthIEEEComputer Vision and Pattern Recognition...
此外还学了一个对于颜色的不确定度(参考What uncertainties do we need in bayesian deep learning for computer vision)本文假设观察到的像素强度具有固有的噪声(任意的),进一步说,这种噪声是输入相关的(异方差的)。用一个各向同性的正态分布来建模颜色,方差是{\beta}_i(r)^2,均值是\hat{C_i}(r) ...
NeRF后面有一系列论文是来解决NeRF算法中只能重建静态场景且光照环境和摄像机稳定的情况。 NeRF in the Wild(简称NeRF-W)就是这么一篇文章,这篇文章解决NeRF在现实场景中效果较差的情况,作者分析了在效果较差的两种原因:1)是因为在现实场景中存在移动物体,比如人和车,在有些场景下,作者使用两个网络来分别对静态物体...