NeRF

NeRF−−: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parameters

图像集合中进行新的视图合成(novelviewsynthesis,NVS)的问题，我们通过消除相机参数(包括内参和6自由度位姿)的要求，简化了前向场景forward-facingscenes上神经辐射场(NeRF
小屁孩__·2022-12-28 07:32

【论文解析】RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

文章目录内容速览具体方法1背景2.Patch-basedRegularization3.SampleSpaceAnnealing结果内容速览问题：当可用视角图像数量减少的时候，NeRF效果不好。
_Summer tree·2022-12-28 07:31

读论文12——NeRF：Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目录AbstractIntroductionRelatedWorkNeuralRadianceFieldSceneRepresentationVolumeRenderingwithRadianceFieldsOptimizingaNeuralRadianceFieldPositionalencodingHierachicalvolumesamplingImplementationdetailsRe
廿载风光同笑泪·2022-12-28 07:01

[论文精读][NeRF] Masked Wavelet Representation for Compact Neural Radiance Fields

MaskedWaveletRepresentationforCompactNeuralRadianceFieldsAbstractIntroductionContributionsMethodOverviewNeuralradiancefieldsWavelettransformondecomposedtensorsMulti-levelwavelettransformLearningtomask
Wang_NNN·2022-12-28 07:59

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-非刚体NeRF II

《TiNeuVox:FastDynamicRadianceFieldswithTime-AwareNeuralVoxel》链接：https://jaminfong.cn/tineuvox/摘要作者通过表示具有时间感知体素特征的场景提出了一个辐射场框架，并将其命名为TiNeuVox。作者引入了一个微小的坐标变形网络来模拟粗略的运动轨迹，并且在辐射网络中进一步增强了时间信息。提出了一种多距离插值方法，
元宇宙MetaAI·2022-12-27 11:14

深度学习(21):nerf-pytorch语法知识点记录

文章目录0前面写的几篇前面关于nerf的一些学习：本文学习的代码：`nerf-pytorch`1python简单语法1.1python简单字符1.2python切片操作3python函数3.1var()
biter0088·2022-12-27 07:39

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-非刚体NeRF

《FastNon-RigidRadianceFieldsfromMonocularizedData》链接：https://graphics.tu-bs.de/publications/kappel2022fast摘要单目动态场景下的3D重建和新颖视图合成最近受到越来越多的关注。现有工作在合成给定和前向拍摄的真实世界数据下可以合成较好的结果，但在生成新视图的训练速度和角度范围方面受到严重限制。本文解
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:38

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-TensoRF

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。
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:07

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-StructNeRF室内重建

神经辐射场（NeRF）通过密集捕获的输入图像实现照片真实感视图合成。然而，给定稀疏视图，NeRF的几何结构极为受限，导致新视图合成质量显著下降。
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:07

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-NeRF-SR

NeRF是最先进的新视图合成方法，可以以训练图像的分辨率合成照片级真实感输出，但如（a）所示，在更高的分辨率下难以实现，而NeRFSR即使使用低分辨率输入也可以生成高质量的新视图（b）。
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:07

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-神经体渲染：实时渲染KiloNeRF

1、摘要NeRF通过将神经辐射场拟合到RGB图像，以前所未有的质量合成场景的新视图。然而，NeRF需要查询深层多层感知器（MLP）数百万次，导致渲染时间缓慢，即使在最新的GPU上也是如此。
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:36

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-动态场景下视图合成HyperNeRF

神经辐射场（NeRF）在被赋予处理变形的能力时，能够捕获非静态人体对象，但通常在存在显著变形或拓扑变化的情况下质量较差，如（b）所示。
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:36

昨天今天明天专题-计算机视觉与图形学004

《Point-NeRF:Point-basedNeuralRadianceFields》《Point-NeRF：基于点的神经辐射场》像NeRF这样神经体渲染方法可以生成高质量的视图合成结果，但对每个场景都进行了优化
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:06

昨天今天明天专题-计算机视觉与图形学006-NeRF-5秒

《InstantNeuralGraphicsPrimitiveswithaMultiresolutionHashEncoding》由全连接神经网络参数化的神经图形基元的训练和评估成本较高。我们通过一种多功能的新输入编码来降低成本，该编码允许在不牺牲质量的情况下使用较小的网络，从而显著减少浮点和内存访问操作的数量：通过随机梯度下降优化值的可训练特征向量的多分辨率哈希表来扩充小型神经网络。多分辨率结构
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:06

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-基于单目 RGB 视频的动画神经辐射场

摘要这篇论文提出一个用于从单目视频中来创建详细人体的动画神经辐射场方法（动画NeRF）。
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:06

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-NeRF汇总大礼包-I

原始NeRF论文001NeRFRepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisNeRF综述类002NEURALVOLUMERENDERINGNERFANDBEYOND025MultimodalImageSynthesisandE
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:06

计算机视觉与图形学-神经渲染专题-

NeRF将越来越多内容与其他人共享。不过，在共享NeRF之前，可能需要删除个人信息或难看的物体。使用当前的NeRF编辑框架不容易实现这种删除。我们提出了一个框
元宇宙MetaAI·2022-12-25 14:34

AI周报 | “阿里灵杰”助力画出AI增长的第二曲线；腾讯提出“神农模型”获CLUE榜单！

最近提出的基于NeRF的GAN在3D感知生成器方面取得了很大进展，但它们还无法生成高质量的图像。本文介绍了C
极链AI云·2022-12-24 13:22

分享 | NeRF神经辐射场理解

论文信息NeRF：RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsfo
深兰深延AI·2022-12-21 15:56

单图像三维重建算法

文章目录介绍单图像三维重建具体算法形体建模+色彩渲染使用神经渲染器使用神经辐射场（NERF）介绍单图像三维重建算法主要通过深度学习实现，主要分为以下三种技术路线对图像中的目标物体进行建模，直接取得其三维形体
RyanC3·2022-12-21 15:53

生成式3D场景创作新机会#NeRF + AI Art｜无界日报第4期

小杜无界日报第4期，本期头条-NeRF+AIArt带给3D场景生成式创作新机会。
shadowcz007·2022-12-20 02:37

nerf数据准备 colmap（windows，ubuntu）

windowscolmap下载解压后运行数据准备准备工作文件夹，images存放文件，sparse存放colmap结果文件导出模型在sparse下的0文件夹ubuntu官网地址sudoapt-getinstall\git\cmake\build-essential\libboost-program-options-dev\libboost-filesystem-dev\libboost-graph
C--G·2022-12-18 20:58

24、D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes

简介主页：https://www.albertpumarola.com/research/D-NeRF/index.htmlNeRF只能重建静态场景，论文提出的方法可以把神经辐射场扩展到动态领域，可以在单相机围绕场景旋转一周的情况下重建物体的刚性和非刚性运动
C--G·2022-12-18 20:28

51、Recursive-NeRF: An Efficient and Dynamically Growing NeRF

简介github主页：https://github.com/Gword/Recursive-NeRFRecursive-nerf的核心是学习查询坐标的不确定性，代表每一级预测颜色和体积强度的质量。
C--G·2022-12-18 20:28

65、Dex-NeRF: Using a Neural Radiance Field to Grasp Transparent Objects

简介主页：https://sites.google.com/view/dex-nerf论文利用JaxNeRF（50k迭代）为透明物体的场景建模，获取透明物体的深度图，交给Dex-Net训练机械臂。
C--G·2022-12-18 20:28

【CVPR 2022】HDR-NeRF: High Dynamic Range Neural Radiance Fields

HDR-NeRF:HighDynamicRangeNeuralRadianceFields论文摘要：论文介绍：基本定义：NeRF简介相机表示函数HDRNeuralRadianceFields：场景表示如何学习
BIT可达鸭·2022-12-18 20:57

ICCV21论文解读 | AD-NeRF：用于说话人头部合成的音频驱动神经辐射场

近日，中国科学技术大学联合的卢深视科技有限公司、浙江大学与清华大学共同打造的AD-NeRF技术，引发了学界及业界关注。
深兰深延AI·2022-12-18 20:54

68、4K-NeRF:高分辨率重建

简介官网：https://github.com/frozoul/4K-NeRF基于nerf方法的渲染过程通常依赖于一种像素方式，在这种方式中，射线(或像素)在训练和推断阶段都是独立处理的，这限制了其描述微妙细节的表示能力
C--G·2022-12-18 19:48

用神经网络表示物体或场景与用神经网络完成任务的区别与联系

目录前言二者联系二者区别局部与个体，个体与群体的区别物理约束与抽象约束的区别训练时的更具体的区别前言在读过NeRF，DeepSDF等文章的基础上，结合文章的核心思想与自己做过的idea，总结了一下用神经网络去表示物体或场景与我们一般认知的用神经网络去完成某项任务的区别与联系二者联系神经网络是一个通用的
理想很丰满，现实很骨感·2022-12-17 09:47

Mip-NeRF学习

Mip-NeRF:AMultiscaleRepresentationforAnti-AliasingNeuralRadianceFields**:抗混叠神经辐射场的多尺度表示**这篇论文中提出了NeRF
川河w·2022-12-17 01:00

pixelNeRF学习

pixelNeRF:NeuralRadianceFieldsfromOneorFewImages（pixelNeRF：来自一个或几个图像的神经辐射场）这篇论文属于泛化NeRF系列，NeRF构建神经辐射场的方法往往需要大量的已知观察视角的图片作为输入并且需要花费大量的训练时间
川河w·2022-12-17 01:00

PointNet、Point-NeRF

PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation：用于3D分类和分割的点集深度学习点云是一种重要的几何数据结构。由于其不规则的格式，大多数研究人员将这些数据转换为规则的三维体素网格或图像集合。然而，这会使数据变得不必要地庞大，并引发问题。在本文中，设计了一种直接消耗点云的新型神经网络，它很好地尊重了输入中点的排列不
川河w·2022-12-17 01:59

NeRF：Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

目录简介Pipeline细节讲解结果简介什么是NeRF？NeRF翻译为神经辐射场。下面两句话取自于NeuralFieldsinVisualComputingandBeyond。
Nicholas Sc·2022-12-15 22:49

[论文解析]CLIP-NeRF: Text-and-Image Driven Manipulation of Neural Radiance Fields

conf/cvpr/WangCH0022,author={CanWangandMengleiChaiandMingmingHeandDongdongChenandJingLiao},title={CLIP-NeRF
_Summer tree·2022-12-15 10:34

【Paper Notes】TensoRF: Tensorial Radiance Fields

论文目标三维场景的表示方法有很多，比如Mesh，VoxelGrid，或者基于神经网络的表示方法NeRF1。
Kross Sun·2022-12-15 07:30

[Paper]NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis论文Review

最近完成一个coursehw需要写一写文章review，身边也有很多认识的朋友在做这个方向的工作，感觉还蛮有意义的（不论是NeRF还是paperreview），记录一下这个过程。
Vanessa Ni·2022-12-14 03:41

Nerf-SLAM浅总结

Nerf：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis是一个MLP网络，模型的输入是x，y，z，和两个维度的角度信息，输出是
马克西姆0·2022-12-13 20:41

从零开始，配置centos7 远程云主机环境，跑NeRF

文章目录一python查看python版本安装python3.9二git查看git版本安装git三安装Anaconda四显卡驱动五安装GPU版Pytorch六跑代码七跑代码可能会遇到的一些报错缺少matplotlibLibstdc++版本报错八如何在本地windows与云主机centos之间传输文件一python查看python版本python-V安装python3.9创建python3安装目录m
啃萝卜哒兔子·2022-12-13 01:53

神经辐射场NeRF

NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforNovelViewSynthesis文章目录NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforNovelViewSynthesisPipelineStepsVolumeRenderingOptimizationPositionalEncodingHierar
CofCai·2022-12-11 09:27

IBRNet:Learning Multi-View Image-Based Rendering

代表工作NeRF，通过MLP和位置编码结合，把场景表示为位置和视角的5F辐射场。NeRF的表征准确，全面但是对每个场景都要复杂的训练过程。
浩#·2022-12-11 09:54

IBRNet：基于IBR的NeRF

IBRNet:LearningMulti-ViewImage-BasedRendering针对问题：使NeRF具有泛化能力如何做：主要还是针对颜色和密度的预测进行改进（三维重建部分），和NeRF一样，使用的是
CofCai·2022-12-11 09:11

NeRF室内三维重建——Neural RGBD

NeRF室内三维重建——NeuralRGBD在这里作者提出使用NeRF将粗略输入的相机位姿（用网络优化），转化为5D坐标（位置和方向），预测输出SDF值和RGB，来进行更精细的表面重建。
元宇宙MetaAI·2022-12-10 15:52

NeRF神经辐射场学习笔记（十）— BungeeNeRF（CityNeRF）实现以及代码注释

NeRF神经辐射场学习笔记（十）—BungeeNeRF（CityNeRF）实现以及代码注释声明准备工作运行测试代码解读train()主体框架：BungeeNeRF代码改进概述：1.尺度界定——cur_stage
右边的口袋·2022-12-10 10:44

[论文解析] HeadNeRF: A Realtime NeRF-based Parametric Head Model

headnerf相关连接：https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/124874717来自中科大张举勇教授课题组提出了HeadNeRF，一种基于NeRF
_Summer tree·2022-12-09 10:51

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

github：GitHub-yenchenlin/nerf-pytorch:APyTorchimplementationofNeRF(NeuralRadianceFields)thatreproducestheresults
Rusian_Stand·2022-12-08 00:52

58、NeuMan: Neural Human Radiance Field from a Single Video

neural-human-radiance-field给定一个移动摄像机捕捉的视频，给定一个由移动摄像机捕捉的视频，首先使用传统的现成方法估计人体姿势、人体形状、人体掩码，以及摄像机姿势、稀疏场景模型和深度图，训练两个NeRF
C--G·2022-12-07 18:03

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 神经辐射场将场景表示用于视图合成

系列论文https://github.com/yenchenlin/awesome-NeRF视频与演示https://www.matthewtancik.com/nerfCore：使用完全连通(非卷积)
Booo0m·2022-12-07 18:32

CVPR 2021 | pixelNeRF：一种基于NeRF的多视图三维重建网络

项目、论文地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「pixelNeRF」，即可直接下载。概述作者提出了pixelNeRF，一个只需要输入单张或多张图像，就能得到连续场景表示的学习框架。由于现存的构建神经辐射场【1】的方法涉及到独立优化每个场景的表示，这需要许多校准的视图和大量的计算时间，因此作者引入了一种新的网络架构。实验结果表明，在所有情况下，pixelNeRF在新视图合成和单图像三维重建方面
Tom Hardy·2022-12-07 18:00

[非卷积5D中文翻译及学习笔记] 神经辐射场 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

不使用3D建模，使用静态图片进行训练，用(非卷积)深度网络表示场景的5D连续体表示，再通过raymarching进行渲染。本中文翻译使用“机器学习+人工校准/注解”的方式完成。本人非英语专业，水平有限，如有错误敬请指出。仅作个人学习笔记之用，转载请注明出处https://editor.csdn.net/md?articleId=105890744约定文中用markdown标注的引用均为个人笔记，原
江南蜡笔小新·2022-12-07 18:59

NeRF衍生项目，谷歌用Waymo自动驾驶汽车打造3D数字城市

前不久，谷歌公布了一系列与AR导航、沉浸式立体地图相关的更新，让我们进一步了解谷歌3D地图的发展路径，包括基于海量街景数据合成3D，以及后续会在街景相机上加入LiDAR模组，来实现3D定位等等。相比于Niantic、Snap等初创公司，谷歌LBSAR、3D地图领域更具优势，仅背靠谷歌地图、谷歌地球就拥有大量的环境和定位数据，因此扩展3D地图布局将更加顺利。不仅如此，谷歌已经开始从多方面着手收集3D
青亭网-·2022-12-07 16:06
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