从单张图像中生成人像神经辐射场
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
通过 NeRF 的方法来实现对于图像的 View Synthesis, 本文提到了 NeRF 的成功之处以及在应用于大规模无界三维场景中进行改进,使其在 360° 的拍摄模式下提高拍摄质量。
Oct, 2020
本篇论文提出了一种新的方法,通过将 NeRFs 融合为可与高度并行的图形渲染管线完全兼容的高效网格神经表示,使用屏幕空间卷积,来提高外观的质量和整个框架的表现。
Apr, 2023
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
我们提出了一种名为 pixelNeRF 的学习框架,可以在仅有一张或几张输入图像的条件下预测连续的神经场景表示。与现有方法相比,我们的体系结构不需要每个场景都进行优化,从而使得在仅有一张图像的情况下就可以执行视角的合成和单幅图像的三维重建。经过大量的实验证明,我们的模型在形状、类别和实景等方面都优于现有的最先进技术。
Dec, 2020
本文提出了可动态变化神经辐射场 (animatable NeRF) 的方法用于从单眼视屏中创建细节丰富的人物角色,通过引入显式姿势引导变形的方式学习场景表示网络扩展神经辐射场 (NeRF) 到带有人体运动的动态场景,并展示了该方法在人物几何和外观重建、真实感渲染和动画设计等方面取得了突破性成果。
Jun, 2021
MVG-NeRF 组合了传统的多视角几何算法和神经辐射场 (NeRF) 用于基于图像的三维重建。我们提出使用像素级深度和法线来引导 NeRF 优化,以提高所估计表面的质量。实验结果表明,该方法可以从图像中获取干净的三维网格,同时在新视角合成方面具有竞争力的表现。
Oct, 2022
提出了一种只需要一张源图像就能重建高保真度的三维面部角色建模方法,通过使用 3D GAN 的生成先验和有效的编码器 - 解码器网络来重建源图像的规范神经体积,同时使用补偿网络来补充面部细节,并引入变形场来对面部表情进行精细控制。与多种先进方法相比,实验结果显示合成效果更加优越。
Jul, 2023