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 ...
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...
由于我们的模型速度快、与mip - NeRF相似且能够修复类似拉链(zipper - like)的混叠伪影(aliasing artifacts),我们将其称为“Zip - NeRF”。在mip - NeRF 360基准测试中,Zip - NeRF将错误率降低了多达18%,并且训练速度比之前的最先进技术快22倍。在我们针对该基准测试的多尺度变体(更全面地测量混叠和尺度)中,Z...
与Instant-NGP,Zip-NeRF和Tri-MipRF类似,Rip-NeRF采用了一种混合表示,以同时受益于显式和隐式表示的效率和灵活性。 如图3所示,为了渲染一个像素,我们为它投射一个圆锥并将圆锥划分为多个圆锥台,类似于Mip-NeRF,Zip-NeRF和Tri-MipRF,这有效地避免了在图像平面上对连续信号进行离散的基于点的采样。要对一个圆锥...
这种改进可以从下图中看出。研究者的 mip-NeRF 360 + iNGP 基线通常优于 iNGP(除了最粗的尺度),正如他们在第二张表中所预期的那样。 总结 研究者提出了 Zip-NeRF 模型,该模型整合了在尺度感知抗锯齿 NeRF 和基于快速网格的 NeRF 训练这两种方式的优点。通过利用关于多采样和预过滤的方法,该模型能够实现比...
2020 年,加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像,生成效果非常惊艳: 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...
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...
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。
原班人马打造,2023 年的 NeRF 进步神速。 2020 年,加州大学伯克利分校、谷歌的研究者开源了一项 2D 图像转 3D 模型的重要研究 ——NeRF。它可以利用几张静态图像生成多视角的逼真 3D 图像,生成效果非常惊艳: 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...
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。