在减轻非静态场景中的短暂干扰物方面,NeRF-HuGS取得了SOTA效果。 除以上优势,改进的NeRF还可以做到: 通过优化算法和网络结构,减少所需的计算量,加快渲染速度,提升计算效率。比如谷歌的MobileNeRF模型,比SNeRG渲染速度快10倍,输出质量几乎相同。 通过增加语义信息或采用更通用的网络结构,提高对不同场景和目标类别的适应...
这种融合策略利用了几何、外观和语义特征之间的互补性,从而生成更强大的特征表示。 SLAIM: Robust Dense Neural SLAM for Online Tracking and Mapping 方法:论文介绍了一种使用隐式地图来改进同时定位与地图构建(SLAM)的方法,以解决3D计算机视觉中的密集视觉SLAM问题。该方法通过在输出图像信号上应用高斯滤波器,扩大图像...
在减轻非静态场景中的短暂干扰物方面,NeRF-HuGS取得了SOTA效果。 除以上优势,改进的NeRF还可以做到: 通过优化算法和网络结构,减少所需的计算量,加快渲染速度,提升计算效率。比如谷歌的MobileNeRF模型,比SNeRG渲染速度快10倍,输出质量几乎相同。 通过增加语义信息或采用更通用的网络结构,提高对不同场景和目标类别的适应...
以神经隐式SLAM最新方法S3-SLAM为例: S3-SLAM,一种基于神经隐式表示的SLAM算法,通过稀疏化平面参数并整合三平面的正交特征,实现了快速且高质量的跟踪与映射。实验结果表明,S3-SLAM在参数数量减少30倍的情况下,达到了跟踪+重建全SOTA。 为方便想发论文的同学,本文整理了9种NeRF结合SLAM最新创新方案,可借鉴的创新点...
用文字合成3D图形的AI模型，又有了新的SOTA！近日，清华大学刘永进教授课题组提出了一种基于扩散模型的文生3D新方式。无论是不同视角间的一致性，还是与提示词的匹配度，都比此前大幅提升。文生3D是3D AIGC的热点研究内容，得到了学术界和工业界的广泛关注。刘永进教授课题组此次提出的新模型叫做TICD（Text-Image ...
SLAM领域的基于3DGS的SLAM研究实际上有很多,但是似乎大家还没从NeRF-based的SLAM中“缓过神来”,大部分的研究还是用基于NeRF的神经隐式SLAM的思路进行的,所以取得的效果并没有十分SOTA,只是将3DGS替换了NeRF,是一种比较生硬的松耦合。但是...
对于新到来的帧,从中选择M1个像素来进行优化。对于第一帧,需要在较高的成本下选择M3个像素进行良好的初始化,并进行约3000~5000次优化步骤(这个过程会一定程度上影响系统的实时性,在实验部分的表格可以看出来,系统为了保证建图的质量,...
相比于各种 NeRF 编辑任务的 SOTA 方法（ICCV2023 Oral 等），GenN2N 在编辑质量、多样性、效率等方面均优于已有方法。方法介绍 我们首先进行 2D 图像编辑，然后将这些 2D 编辑提升到 3D NeRF 来实现生成式的 NeRF-to-NeRF 的转换。A. 隐式蒸馏（Latent Distill）我们用 Latent Distill Module 作为 VAE 的 ...
图2 我们的方法与 SOTA 方法在医学、生物、安检、工业场景上的新视角合成性能对比 目前所有的训练测试代码、预训练权重、训练日志、数据、测试结果均已开源。此外,我们已经在 paper with code 设置好了 leaderboard, 欢迎大家来提交结果。 我们将开源的 github repo 拓展成了一个支持 9 类算法的工具包方便大家的科...
结果表明,在经过几秒钟的训练后,英伟达的多分辨率哈希编码在各类任务实现了 SOTA 效果,如下图 1 所示: 下图6 中,英伟达使用多分辨率哈希编码近似一张分辨率为 20,000 × 23,466(469M RGB 像素)的 RGB 图像。 下图7 展示了四个场景中,神经符号距离函数(SDF)训练 11000 步后的效果: ...