没有系统学过图形学的同学,第一次看 NeRF 的文章应该都会头大。NeRF 的核心是基于图形学中的体渲染模型 (Volume Rendering),想了解 NeRF,读懂这个核心部件是避免不了的。作为 NeRF 系列的第一篇,这篇文章主要给没有基础的读者介绍一下这个渲染模型:Volume Rendering。 我自己本人也没有系统学习过图形学,这篇文章...
这就是 gaussian splatting 中所用的 volume rendering 形式,因为 gaussian splatting 中比较方便的通过 gaussian 的 opactiy 计算出其在某个像素位置的 α , 而不像 nerf 中从 MLP 中 inference 出 σ . 编辑于 2024-07-14 12:58・IP 属地北京 Nerf 三维重建技术 赞同4添加评论 分享...
NeRF是一种创新的视图合成技术,它可以实现高质量的3D场景重建和新视角合成,但它也有一些局限性,比如需要大量的训练数据,渲染速度较慢,难以处理动态场景等。 我们一个简单的理解为: 使用一个NeRF神经网络采取体积雾的渲染(volume rendering)方式。通过已知的视角的图片进行训练,然后输入其他相机视角,从而去预测出未出现...
NeRF 使用了一种称为体积渲染 (volume rendering) 的技术。这是一种处理半透明物体的技术,它将光线沿视线路径的所有颜色贡献加权求和来生成最终的像素颜色。 简单来说,体积渲染是通过将沿着每个像素的射线上的所有颜色值加权求和(其中权重由密度值决定)来生成图像的。 体积渲染 (volume rendering) 技术是一个关键步骤...
相交点的 RGB-sigma 值可以通过 bilinear sampling 获得；利用 volume rendering 将光线上的点渲染到目标图片像素点上，获得该像素点的 RGB 值与深度。Scale 校正 MINE 可以利用 structure-from-motion 计算的相机参数与点云进行场景的学习，在这种情况下，深度是 ambiguous 的。由于在这个方法中，深度采样的范围是...
NeRF 在收集图像时会同时收集 5 维场景信息，即一张图像对应一个三维坐标值及另外两个光线辐射角度。这样的场景会通过多层感知机建模为 Radiance Field，也就是说该多层感知机将输入三维坐标点并映射为该点的 Density 和 RGB 颜色，从而利用体素渲染（Volume Rendering）将 Radiance Field 渲染为照片级的虚拟视角。如...
体渲染(Volume Rendering)是一种用于可视化三维体积数据的技术,通常应用于医学成像、科学可视化和计算机图形学等领域。体渲染的目标是生成逼真的图像,呈现出体积内部的结构和特征。 NeRF使用渲染方式的正是基于体渲染技术。==由于体渲染全程都是可微分的,就可以用神经网络去训练NeRF函数==。以下是体渲染的基本原理和一些...
体积渲染 (volume rendering) 技术是一个关键步骤,因为它允许我们通过从每个像素的射线上积分所有颜色和密度来创建2D图像。 体积渲染过程首先确定出射线路径(从相机位置通过每个像素),然后在这些射线上采样一系列3D点,并通过神经网络获取这些点的颜色和密度值。
体积渲染Volume Rendering: 估算出这两个值后,我们需要将它们结合起来。该技术用于获取从相机发出的光线沿线的所有颜色和密度,直至相交的 3D 点。这意味着当光线移动时,NeRF 能够预测该路径上每个点的颜色和密度。 4 训练Training: NeRF 使用一组图像...
Volume Rendering:体积渲染使您能够创建 3D 离散采样数据集的 2D 投影。对于给定的摄像机位置,体绘制算法为空间中的每个体素获取 RGBα(红色、绿色、蓝色和 Alpha 通道),来自摄像机的光线通过这些体素投射。 RGBα 颜色转换为 RGB 颜色并记录在 2D 图像的相应像素中。对每个像素重复该过程,直到渲染整个 2D 图像。