这个理论的基础是以下情况很少出现:人在建筑物内部。(紧支集相交部分很少)。 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...
出自文献:Martin-Brualla R, Radwan N, Sajjadi M S M, et al. Nerf in the wild: Neural radiance fields for unconstrained photo collections[J]. arXiv preprint arXiv:2008.02268, 2020. 摘要 我们提出一种学习方法,用于合成复杂场景的新视图,并且使用的是非结构化的 in-the-wild 照片集。 我们的工作...
该模型是之前大火的神经辐射场,仅使用非结构化的in-the-wild图片集合就可以在变化的场景和存在遮挡的情况下重构出非常具有真实感的精确重构,神经辐射场(NeRF)应运而生。 in-the-wild数据集指的是数据来源于开放的场景,也就是意味着是从自然场景下获取的数据,而不是在固定实验条件下得到的数据。 图1. NeRF: Re...
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出,其能够将 2D 图像转 3D 模型,可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。之后又出现了改进版模型 NeRF-W(NeRF in the Wild),可以适应...
WAT是一个针对实际持续NeRF的数据集和基准。与标准NeRF数据集相比,WAT具有不同的场景类型、场景变化以及基于真实世界时间的真实数据顺序。WAT的自然时间顺序使其在模型设计方面比将标准的in-the-wild数据集随机划分为子集更具挑战性。研究表明,仅针对静态场景设计的方法在WAT上表现不佳。
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出,其能够将 2D 图像转 3D 模型,可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。之后又出现了改进版模型 NeRF-W(NeRF in the Wild),可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境。
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出,其能够将 2D 图像转 3D 模型,可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。之后又出现了改进版模型 NeRF-W(NeRF in the Wild),可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境。
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出,其能够将 2D 图像转 3D 模型,可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。之后又出现了改进版模型 NeRF-W(NeRF in the Wild),可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境。
NeRF 是在 2020 年由来自加州大学伯克利分校、谷歌、加州大学圣地亚哥分校的研究者提出,其能够将 2D 图像转 3D 模型,可以利用少数几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像。之后又出现了改进版模型 NeRF-W(NeRF in the Wild),可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境。
另一方面，In-the-wild 的单视角数据则让 HeadNeRF 在训练过程中感知更多的身份、表情以及渲染风格类别，从而有效增强其表示、泛化能力。如下图所示，单视角数据集的引入有效提升了 HeadNeRF 的拟合能力，多人多表情多视角 (多光照) 数据集提供的相关先验则使 HeadNeRF 可以进一步解耦地编辑调整拟合结果的各个语义...