项目地址：https://jonbarron.info/zipnerf/ 论文概览 在神经辐射场（NeRF）中，一个神经网络被训练来模拟一个三维场景的体积表示，这样通过光线跟踪就可以呈现该场景的新视图。NeRF 已被证明是一种有效的任务工具，如视图合成，生成媒体，机器人，和计算摄影。Mip-NeRF 360 和 instant-NGP（iNGP）都是基于 NeRF ...
我们的模型、Mip - NeRF 360以及我们的“mip - NeRF 360 + iNGP”基线均在8块NVIDIA Tesla V100 - SXM2 - 16GB GPU上进行训练。其他基线模型在不同的加速器上进行训练(NeRF、mip - NeRF和NeRF++使用TPU,iNGP使用单个NVIDIA 3090),为了能够进行比较,它们的运行时间已重新调整以近似我们硬件上的性能。我们模型...
三年之后,这支团队做出了更惊艳的效果:在一项名为「Zip-NeRF」的研究中,他们完整还原了一个家庭的所有场景,就像无人机航拍的效果一样。作者介绍说,Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于网格的 NeRF 训练,以解决神经辐射场训练中的混叠问题。与以前的技术相比,Zip-NeRF 的错误率降低 8%-...
它是由于在 mip-NeRF360 的使用下 MLP 学习产生上限场景几何:在训练和渲染期间,沿着射线反复评估这个 MLP 生成直方图的下一轮采样,只有最后一组样本是由 NeRF 的 MLP 网络呈现。Mip-NeRF 360 表明,与之前学习一个的 mi-nerf 或多个的 nerf 的策略相比,该方法显著提高了速度和渲染质量,这些策略都使用图像重建损...
https://jonbarron.info/zipnerf/ 论文概览 在神经辐射场(NeRF)中,一个神经网络被训练来模拟一个三维场景的体积表示,这样通过光线跟踪就可以呈现该场景的新视图。NeRF 已被证明是一种有效的任务工具,如视图合成,生成媒体,机器人,和计算摄影。 Mip-NeRF 360 和 instant-NGP(iNGP)都是基于 NeRF 的形式:通过投射...
1、instant-NGP 的特征网格方法与 mip-nerf360 的尺度感知集成位置编码技术互相不兼容,因此 instant-NGP 产生的特征相对于空间坐标进行别名,从而产生别名的渲染图。在后面的介绍中,研究者通过引入一种用于计算预过滤的 instant-NGP 特性的类似多采样...
Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于网格的 NeRF 训练,以解决神经辐射场训练中的混叠问题。与以前的技术相比,Zip-NeRF 的错误率降低 8%-76%,训练速度提高 22 倍。 这项技术有望在 VR 领域得到应用,比如参观线上博物馆、线上看房。
项目地址:https://jonbarron.info/zipnerf/ 论文概览 在神经辐射场(NeRF)中,一个神经网络被训练来模拟一个三维场景的体积表示,这样通过光线跟踪就可以呈现该场景的新视图。NeRF 已被证明是一种有效的任务工具,如视图合成,生成媒体,机器人,和计算摄影。
简介:照片转视频,像航拍一样丝滑,NeRF原班人马打造Zip-NeRF 方法概览 1.Spatial Anti-Aliasing: Mip-NeRF 使用的特征近似于子体素内坐标的位置编码的积分,在 NeRF 中是沿圆锥形的圆锥体。这导致了当每个正弦曲线的周期大于高斯曲线的标准差时,傅里叶特征的振幅很小 —— 这些特征只在大于子体素大小的波长上表示...
作者介绍说,Zip-NeRF 模型结合了 scale-aware 的抗混叠 NeRF 和快速基于网格的 NeRF 训练,以解决神经辐射场训练中的混叠问题。与以前的技术相比,Zip-NeRF 的错误率降低 8%-76%,训练速度提高 22 倍。 这项技术有望在 VR 领域得到应用,比如参观线上博物馆、线上看房。