为了从特定视角渲染这个神经辐射场(NeRF),我们1)沿着相机射线穿过场景生成一组采样的3D点,2)使用这些点及其对应的2D视角方向作为输入,通过神经网络产生一组输出颜色和密度,3)使用经典的体渲染技术将这些颜色和密度累积成一个2D图像。由于这个过程是自然可微的,我们可以使用梯度下降来优化这个模型,通过最小化每个观察图像和从我们的
NeRF已经成为了3D场景新视角合成的流行表达方式,使用一个多层感知机(MultiLayer Perceptron,MLP)来表达场景,MLP是一个隐式的5D函数,可以估计任意位置任意方向发出的射线上的密度和辐射值,这两个数值可以用于在体积渲染中合成图片。根据一个视角合成的图片与真实的图片计算颜色一致性损失,根据损失对网络进行优化,这种优化...
我们每周更新NeRF的论文,支持arxiv论文和未发表论文,带中文版翻译,欢迎关注:链接。下面的视频为用这个仓库重建我的工位的效果。 0发布于 2022-08-09 12:00 赞同15 分享收藏 写下你的评论... 4 条评论 默认 最新 王璇 我来手动点赞 2022-08-25· 广东 回复1 嘻嘻嘻 根本看不...
NeRF开篇-论文翻译 Neural Radiance Fields for View Synthesis 摘要:我们提出了一种方法,通过使用稀疏的输入视图优化基于连续的体积场函数的方法,来实现合成复杂场景的新视图的最新结果。我们的算法使用一个全连接(非卷积)深度网络来表示场景,其输入是一个连续的5D坐标(空间位置(x,y,z)和视角方向(θ,φ)),其输出...