Nov, 2020

D-NeRF：用于动态场景的神经辐射场

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TL;DR本文提出了 D-NeRF 方法，将神经辐射场扩展到动态领域，允许从单个相机围绕场景重建和渲染对象的新图像。通过将时间作为系统的额外输入，并将学习过程分为两个主要阶段，可以同时学习两个映射，实现控制相机视图和时间变量以及物体移动的目的。
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发现论文，激发创造
  • 单目视频下动态场景的非刚性神经辐射场重建和新视角合成

    该论文提出了一种新的非刚性动态场景重建和新视角合成方法 ——NR-NeRF，该方法能够使用一个便携式消费级相机拍摄到的动态场景的 RGB 图像创建高质量的时空几何和外观表示，并且可以生成复杂的渲染场景。

    Dec, 2020

  • 神经辐射场场景重建探索：合成、真实世界和动态场景

    该论文主要研究使用神经辐射场（NeRF）方法对合成和真实场景进行 3D 重建，包括利用多分辨率哈希编码等技术在静态和动态场景重建方面的研究。其中，还着重探讨了神经辐射场（D-NeRF）对动态场景重建的应用，并成功将其推广至真实世界动态场景。

    Oct, 2022

  • 动态高光物体的神经辐射场（NeRF-DS）

    本文提出了一种基于动态神经辐射场的算法，通过表面的位置和朝向在观测空间中进行条件化，像素的渲染基于不同姿态下的表面反射的颜色来实现遮挡的效果，有效地改善了单目 RGB 视频中移动高光物体的重建质量。

    Mar, 2023

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    Neural Radiance Field (NeRF) is a framework representing a 3D scene with MLP, achieving state-of-the-art photorealistic image renderings for view synthesis and expanding capabilities to generate views from dynamic scene representations with fewer images for training.

    Apr, 2023

  • 神经可形变体素网格用于快速优化动态视角合成

    本文提出了一种基于先进的体素网格优化的快速变形辐射场方法来处理动态场景，该方法包括两个模块，采用变形网格存储动态特征和密度和色彩网格来模拟场景几何和密度，并将遮挡进行显式建模以进一步提高渲染质量。实验结果表明，本方法在仅用 20 分钟的训练时间下，达到了与 D-NeRF 相当的性能，比 D-NeRF 快 70 倍以上，显示了该方法的高效性。

    Jun, 2022

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    Oct, 2023

  • H-NeRF: 人体运动的神经辐射场渲染与时间重建

    本文提出了神经辐射场用于人物运动的渲染和时空（4D）重建，该方法将神经场表示、新视角合成和隐式统计几何人类表示相结合，并应用于人类姿势识别和服装模拟。

    Oct, 2021

  • HyperNeRF：用于拓扑变化的高维神经辐射场表示

    本文提出了一种新的三维场景重建方法 HyperNeRF，通过将 NeRF 升维，将每个输入图像对应的五维辐射场表示为该 “超空间” 中的一片，从而解决了现有变形场模型在处理拓扑变化时的困难。实验表明，HyperNeRF 在平滑插值和新视角合成方面皆优于 Nerfies，平均误差率分别降低了 4.1％和 8.6％。

    Jun, 2021

  • 动态外观粒子神经辐射场

    提出了基于粒子表示的动态外观粒子神经辐射场（DAP-NeRF）模型，用于捕捉 3D 动态场景中的外观和运动，通过学习单目视频构建了有效的计算框架和新的数据集来评估运动建模效果。

    Oct, 2023

  • 野外的 NeRF: 用于无约束照片集合的神经辐射场

    本论文提出了一种基于学习的方法，利用无组织的野外照片合成复杂场景的新视图，并介绍了一系列扩展 NeRF 的方法以解决自然图像中的一些问题，最终成功地构建了名称为 NeRF-W 的系统，能够从互联网上的无组织照片集合中重建场景并呈现接近于照片现实主义水平的合成视图。

    Aug, 2020