近来,NeRF模型和各种衍生方法兴起,它们在对3D场景渲染的任务中有着突出的效果,但原始的NeRF需要的训练时间比较长,渲染时间也比较长,100张800×800大小的图耗费接近50分钟。陈等人在ECCV2022的工作TensoRF提出了张量辐射场,如下动图所示,一种能够快速训练并且不需要占据大量存储空间的方法,在渲染质量上比肩SOTA 与其他...
TensoRF首先尝试了CP(Candecomp Parafac)分解,它可以很好地将NeRF模型进行压缩,并生成逼真的渲染图片。但是,在复杂场景应用中,我们需要使用的更多的成分张量,导致训练时间变长。 因此我们提出了一种VM(Vector-Matrix)分解算法,相比于CP算法,它可以使用更少的成分张量表示一个场景,并且可以更快更好地渲染图片。 有了CP...
D-NeRF 由一个将所有场景变形映射到一个共同的正则配置的变形网络和一个从每个相机射线回归体积密度相关和视相关的RGB颜色的规范网络构成。f(x,y,z,t)=(^x,^y,^z),g(^x,^y,^z,θ,ϕ)=(c,σ).(2)f 是一个变形场,将时间 t 时位置 (x,y,z) 的场景映射为用于规范网络的3个位置坐标 (^x,...
我们提出了TensoRF,一种建模和重建辐射场的新方法。与直接使用MLP的NeRF不同,我们将场景的辐射场建模为4D张量,表示为具有每体素多通道特征的3D体素网格。我们的中心思想是将4D场景张量分解为多个紧凑的低秩张量分量。我们证明,在我们的框架中应用传统的CP分解——将张量分解为具有紧凑向量的秩分量——可以改善vanilla ...
比其他NeRF方法更好的渲染效果!更快的训练速度!更小的内存占用!TensoRF-Paddle:张量辐射场的Paddle版本复现,让你在AI Studio将其玩起来! 不爱做科研的KeyK 11枚 BML Codelab 2.4.1 Python3 初级计算机视觉 2022-06-06 10:44:00 版本内容 数据集 Fork记录 评论(0) 运行一下 V2 2023-04-29 21:23:49 ...
We present TensoRF, a novel approach to model and reconstruct radiance fields. Unlike NeRF that purely uses MLPs, we model the radiance field of a scene as a 4D tensor, which represents a 3D voxel grid with per-voxel multi-channel features. Our central idea is to factorize the 4D scene ...
The 4D NeRF-T fields are separately factorized by the LR and HR feature planes. b). Tensor4D for monocular reconstruction. The 4D flow fields are factorized by the LR feature plane for better disentanglement of shape and motion. The 3D canonical representation is factorized by three LR and ...
Open I have a question of use nerfacc in threestudio. The question is as fellows RuntimeError: Trying to create tensor with negative dimension -34359738384: [-34359738384] My environment is as fellows OS: 22.04.1-Ubuntu GPU: a6000 cudatoolkit: 12.1 pytorch:'2.3.0+cu121' ...
Describe the bug Tried to render to MP4. got this error: ✅ Done loading checkpoint from outputs/lego_processed/nerfacto/2024-02-14_193442/nerfstudio_models/step-000029999.ckpt Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/ns-re...
We compare the training efficiency of our method with existing methods including NeRF-T [4], D-NeRF [4], TiNeuVox [2] and Neus-T. In the experiment, we compare PSNR values changing with different number of training it- erations on both a monocular synthetic dataset (Lego) and a m...