6.1 数据集 合成对象的渲染:首先,我们在两个合成对象渲染的数据集上展示实验结果(表1中的“Diffuse Synthetic 360°”和“Realistic Synthetic 360°”)。DeepVoxels[41] 数据集包含四个具有简单几何形状的朗伯对象。每个对象从上半球(479个作为输入,1000个用于测试)的采样视点渲染成512×512像素。我们另外生成了自己...
我们在DTU,NeRF Synthetic以及Real Forward-facing静态场景数据集以及ZJUMoCap和DynamicCap动态场景数据集上进行了和之前方法的比较,我们在渲染速度上实现了较大的提升,并且在渲染质量上取得了有竞争力的结果。 ENeRF与SOTA方法在静态场景上的可视化结果的对比 ENeRF与SOTA方法在静态场景上的量化结果对比 ENeRF与SOTA方法...
我们在DTU,NeRF Synthetic以及Real Forward-facing静态场景数据集以及ZJUMoCap和DynamicCap动态场景数据集上进行了和之前方法的比较,我们在渲染速度上实现了较大的提升,并且在渲染质量上取得了有竞争力的结果。 ENeRF与SOTA方法在静态场景上的可视化结果的对比 ENeRF与SOTA方法在静态场景上的量化结果对比 ENeRF与SOTA方法...
real images我们使用的标准数据集--CUB Birds 和 Pascal3D+ Cars 上评估我们的方法,每个数据集包括∼5k张训练图像和一个正式的测试分割。对于用于训练无条件发生器的姿势分布,我们依靠CMR来通过关键点估计姿势。 Synthetic images在hapeNet-SRN Cars & Chairs 和CARLA 数据集上,我们遵循Pix2NeRF[4]的实验设置,除...
Learning One-Shot 4D Head Avatar Synthesis using Synthetic Data https://arxiv.org/abs/2311.18729 Yu Deng, Duomin Wang, Xiaohang Ren, Xingyu Chen, Baoyuan Wang Xiaobing.AI 现有的一次性 4D 头部合成方法通常借助 3DMM 重建从单目视频中学习,但后者同样具有挑战性,这限制了它们合理的 4D 头部合成。
我们在DTU,NeRF Synthetic以及Real Forward-facing静态场景数据集以及ZJUMoCap和DynamicCap动态场景数据集上进行了和之前方法的比较,我们在渲染速度上实现了较大的提升,并且在渲染质量上取得了有竞争力的结果。 ENeRF与SOTA方法在静态场景上的可视化结果的对比
一、数据集: \quadRealistic Synthetic 360°:从Blender软件中制作的,共8个场景,well bounded,聚焦于单个对象。视角方面,6个场景从上半球进行采样,2个场景从整个球体进行采样。 \quadLLFF: consists of 24real-life scenescaptured fromhandheld cellphone cameras。其中图像的pose使用COLMAP制作。视角方面,forward facing...