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...
(Czech Technical University in Prague), Andreas Geiger(University of Tübingen, MPI for Intelligent Systems, Tübingen) 项目主页:https://autonomousvision.github.io/sdfstudio/ Github项目地址:https://github.com/autonomousvision/sdfstudio SDFStudio是一个统一的模块化的神经隐表面重建框架,它是以nerfstudio...
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...
通过监督阴影射线,我们成功地从单视角图像中重建了场景的神经SDF,并适用于多种照明条件。给定单视角二值阴影,我们训练一个神经网络来重建完整的场景,不受相机视线的限制。通过进一步建模图像颜色与阴影射线之间的相关性,我们的技术也可以有效地扩展到RGB输入。
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,...
最近几年三维场景表示相关工作的收集列表,重点关注深度学习相关的工作,包括Neural Radiance Field(NeRF),Signed Distance Funciton(SDF),Occupancy Field以及3D Gaussian Splatting等。不仅包括最新发表的paper,同时还包括这些工作在实际或者产业上应用案例的收集。 -
[神经场进展] TensoRF原始团队提出Factor Field:一个统一的信号表达框架,并扩展到DiF,可在NeRF、SDF等任务达到小参数、高质量重建效果 2294 0 2023-08-05 09:13:18 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~74 38 149 55 稿件投诉 记笔记 Factor Fields and Diction...
NeRF进展,带纹理的Mesh重建] 北京大学、百度提出NeRF2Mesh,优化现有Mesh重建方法,达到更好的Mesh效果、实时的渲染效果和后期处理能力 01:11 [NeRF又一大神作,实时渲染、NeRF光照、编辑以及物理模拟] 几位google创始大神再发新作BakeSDF,60fps以上实时渲染,并支持编辑与物理模拟 02:24 [NeRF进展,无pose prior的NeRF...
3D 高斯溅射 (3D-GS) 已成为计算机图形学领域的一项重大进步,它提供了明确的场景表示和新颖的视图合成,而无需依赖神经网络,例如神经辐射场 (NeRF)。 这项技术在机器人、城市测绘、自主导航和虚拟现实/增强现实等领域有着广泛的应用,仅举几例。 鉴于 3D 高斯分布的日益普及和研究的不断扩大,本文对过去一年的相关...