NeRF后面有一系列论文是来解决NeRF算法中只能重建静态场景且光照环境和摄像机稳定的情况。 NeRF in the Wild(简称NeRF-W)就是这么一篇文章,这篇文章解决NeRF在现实场景中效果较差的情况,作者分析了在效果较差的两种原因:1)是因为在现实场景中存在移动物体,比如人和车,在有些场景下,作者使用两个网络来分别对静态物体...
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。 然而,NeRF 的效果是非常消耗算力的:例如每帧图...
4. NeRF in the Wild 类似于NeRF,作者实现的NeRF-W从没有限制的图片集 {Ii}i=1N 中学习一个体密度表示 Fθ。NeRF有两个很重要的假设,不同图片之间的光强一致性以及静态的场景。而对于网络上的图片,往往都无法满足这样的条件。 光度变化:在户外摄影,一天中所处的时间以及当时的气象条件都会影响图像光度的变化...
2020 年,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了一种名为「NeRF」的 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。其改进版模型 NeRF-W (NeRF in the Wild)还可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境,分分钟生成 3D 旅游观光大片。 NeRF 模型 demo。 NeRF-W ...
图3:NeRF-W 模型架构。给出 3D 位置、视角方向、学习到的外观和瞬态 embedding,NeRF-W 得到静态和瞬态(带有不确定度)的颜色和密度。需要指出,静态占有率(static opacity)在模型看到外观 embedding 之前就会提前生成,保证不同图像有相同的静态几何。 4 NeRF in the Wild ...
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...
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。
我们将我们提出的方法与Neural Rerendering in the Wild (NRW) [22]、NeRF [24]以及NeRF-W的两个消融模型进行了评估:NeRF-A(仅包含外观),其中消除了“瞬态”部分;NeRF-U(仅包含不确定性),其中消除了外观嵌入 。NeRF-W是NeRF-A和NeRF-U的组合。虽然还有其他一些类似领域的最新工作,如[18],但我们将基准模型...
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 in the Wild 在动态场景和变换光照的数据上能够取得不错的效果。 四、Neural Sparse Voxel Fields 《Neural Sparse Voxel Fields》使用了稀疏体素结合Nerf隐式场的方式对场景进行建模。对于空间中某个点关于某个方向的颜色输出和不透明度,是通过其所在的voxel的八个顶点的特征,通过插值和编码,再由共享参数的函数...