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...
NeRF++增强了模型渲染具有复杂几何形状和不同深度的场景的能力,拓宽了NeRF技术的应用范围。对于相机参数未知的场景,Wang等人提出的NeRF–提出了一种同时优化场景表示和相机参数的方法。这一创新使得NeRF能够在更灵活、控制更少的环境中使用,提高了其在现实世界应用中的实用性。Martin-Brualla等人提出的NeRF-W也将NeRF的...
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...
相比之下,将场景几何模型建模为体积密度场的更昂贵的方法(例如 NeRF)擅长重建精细的几何细节。 然而,密度场通常以“模糊”方式表示几何形状,这阻碍了表面的精确定位。 在这项工作中,我们修改密度场以鼓励它们向表面汇聚,而不损害它们重建薄结构的能力。 首先,我们采用离散不透明度网格表示而不是连续密度场,这允许不...
• 隐式表示:如符号距离函数(SDF)等技术提供了一种连续且隐式的方式来描述表面。SDF在碰撞检测和形状分析中特别有用。 • 神经表示:最近的进展见证了基于神经网络表示方法的兴起,如神经辐射场(NeRF),它们使用神经网络对三维场景进行编码。这些方法彻底改变了三维重建和新视图合成。
后续的论文大多使用 NeuS 作为 baseline 进行改进而非 VolSDF,个人猜测原因可能是,NeuS 的推导是以结果为导向,直接构建 SDF 和权重的关系,实现起来更为简洁直观,采样过程也是和 NeRF 一样采用 Hierarchical Sampling。 VolSDF 也是一篇非常不错的文章,理论推导更加严谨,学习 geometry 也更快。但是其采样过程比较复杂,...
2. **理解NeRF和SDF**: 深入了解神经辐射场（NeRF）和有符号距离场（SDF）的理论和应用。可以通过...
Our SplatSDF relies on 3DGS as input only during training, and keeps the same complexity and efficiency as the original SDF-NeRF during inference. Our method outperforms state-of-the-art SDF-NeRF models on geometric and photometric evaluation by the time of submission. 3DGS + 图像生成 Phy...
后续的论文大多使用 NeuS 作为 baseline 进行改进而非 VolSDF,个人猜测原因可能是,NeuS 的推导是以结果为导向,直接构建 SDF 和权重的关系,实现起来更为简洁直观,采样过程也是和 NeRF 一样采用 Hierarchical Sampling。 VolSDF 也是一篇非常不错的文章,理论推导更加严谨,学习 geometry 也更快。但是其采样过程比较复杂,...
后续的论文大多使用 NeuS 作为 baseline 进行改进而非 VolSDF,个人猜测原因可能是,NeuS 的推导是以结果为导向,直接构建 SDF 和权重的关系,实现起来更为简洁直观,采样过程也是和 NeRF 一样采用 Hierarchical Sampling。 VolSDF 也是一篇非常不错的文章,理论推导更加严谨,学习 geometry 也更快。但是其采样过程比较复杂,...