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...
Martin-Brualla等人提出的NeRF-W也将NeRF的适用性扩展到不受约束和多样化的照片集合。这项工作解决了现实世界图像数据集带来的挑战,这些数据集通常包含光照、天气和遮挡的变化。通过引入处理这些变化的策略,NeRF-W证明了NeRF模型在从不那么受控的图像数据中合成高质量视图方面的鲁棒性。Barron等人提出的Mip-NeRF通过引入...
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...
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。可以通过学...
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...
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,...
NeRF&Beyond 11.22日报(SuGaR,GaussianDiffusion, LucidDreamer, Hyb-NeRF,SelfOcc,TouchSDF,NePF等) NeRF 3DGS日报 42 人赞同了该文章 目录 收起 3DGS以其与3D生成结合相关 SuGaR: Surface-Aligned Gaussian Splatting for Efficient 3D Mesh Reconstruction and High-Quality Mesh Rendering GaussianDiffu...
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,...
H2O-SDF: Two-phase Learning for 3D Indoor Reconstruction using Object Surface Fields DeformNet: Latent Space Modeling and Dynamics Prediction for Deformable Object Manipulation BirdNeRF: Fast Neural Reconstruction of Large-Scale Scenes From Aerial Imagery BioNeRF: Biologically Plausible Neural Radiance Fiel...
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,...