对于关节形状表示,Mu等人引入了关节SDF(A-SDFs)来建模具有形状和关节分离潜在空间的关节形状。他们的方法通过在测试时通过测试时适应来调整模型,从而增强了SDF的表示能力。这项工作强调了基于SDF的方法在捕获关节和可变形物体细微差别方面的多功能性和适应性,将SDF的实用性从静态形状扩展到动态模型。Mittal等人提出了Auto...
3.4 符号距离函数(SDF) 符号距离函数(SDF)表示广泛用于表示三维物体的水密形状和表面。SDF通过定义空间中任意点到物体最近表面的距离来编码物体的几何形状,符号表示点是在物体内部(负号)还是外部(正号)。这种表示允许对表面进行平滑和连续的描述。该领域的一项基础工作是使用SDF进行隐式表面建模,其中表面由SDF的零水平...
这也解释了为什么Nerf同样使用MLP,也可以重建出三维mesh,虽然效果没有直接使用SDF要好。 其他的论文也各自运用了不同的方法去把SDF拟合到Nerf中。例如VolSDF,使用了拉普拉斯分布(mean为0,scale为beta)的CDF。也有论文尝试使用occupancy field来替换SDF加入Nerf中,以实现对于形体更好的重建。 至此我们介绍了如何使用Nerf...
英伟达在 4 个代表性任务中对多分辨率哈希编码技术进行验证,它们分别是神经辐射场(NeRF)、十亿(Gigapixel)像素图像近似、神经符号距离函数(SDF)和神经辐射缓存(NRC)。每个场景都使用了 tiny-cuda-nn 框架训练和渲染具有多分辨率哈希输入编码的 MLP。 首先是 NeRF 场景。大型的、自然的 360 度场景(左)以及具有许多遮...
随着ECCV 2020 上 NeRF[1]的火爆,NeurIPS 2021 上出现的两篇工作 NeuS[2]和 VolSDF[3]引入了 SDF(Signed Distance Function)作为三维表面的隐式表示并提出了基于 SDF 的体渲染方法,使得基于体渲染的多视角三维重建成为可能。 相比于 NeRF 只关注新视角生成的图片质量,三维重建更强调几何表面的准确性。目前的 cv...
符号距离函数(SDF)。场景几何体的另一种方法是从任意点到最近曲面的符号距离,在对象内部产生负值,在对象外部产生正值。NeuS是第一个重新访问NeRF体积渲染引擎的人,用MLP预测SDF为f(r(t)),并用ρ(t)代替α,从SDF推导如下: 截断有符号距离函数(TSDF)。最后,使用MLP预测截断的SDF允许在渲染过程中消除任何SDF值离...
随后通过ICP(Iterative Closest Point)等技术计算相机姿态。之后将场景隐式表达为SDF体素网格模型,最后通过raycasting渲染出重建的视角,最后输出给AR设备显示。 传统的三维重建有很多缺点,例如最终重建的模型中可能会有孔洞、纹理混叠、由于体素分辨率限制丢失很多细节。
输入采样点,SDF(Signed Distance Function,符号距离函数)输出空间中距离这个点最近的表面的距离,正值表示表面外,负值表示表面内,那么表面则可以用所有的SDF=0的采样点的集合来表达,借助神经网络实现的SDF即神经SDF。 体积类方法通过几何密度决定采样点颜色贡献度,表面类方法则判定越靠近表面的采样点颜色贡献度越高。
基于延迟着色的NeRF数字人实时渲染方法 要知道，NeRF的实时渲染本身就是一个颇具挑战性的学术难题，学界提出的许多NeRF渲染加速算法往往都只针对特定的静态场景或者动态回放场景，在数字人场景下难以应用。为了解决这一问题，AvatarRex通过分解每个部位的几何和外观，并使用符号距离场（SDF）作为共同的几何表征，进一步改进本...
在这里作者提出使用NeRF将粗略输入的相机位姿(用网络优化),转化为5D坐标(位置和方向),预测输出SDF值和RGB,来进行更精细的表面重建。其中,SDF直接用深度相机输入监督,颜色处理与NeRF一致。 相关的数据指标 实验结果 神经辐射场的局限性及未来发展方向 NeRF泛化性较差,一个网络只能代表一个场景——暂无解决方案; ...