Jun, 2021

NeRFactor: 在未知光照情况下进行形状和反射的神经因子分解

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TL;DR通过 NeRFactor 方法，通过多视图图像恢复物体的形状和空间变化的反射率，从而实现在任意环境光照下呈现物体的新视图和编辑物体材料属性。
发现论文，激发创造
  • D-NeRF：用于动态场景的神经辐射场

    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。

    Nov, 2020

  • NeRS: 野外环境下稀疏视角3D重建的神经反射表面

    本文介绍了一种基于表面模型的神经重建方法 Neural Reflectance Surfaces (NeRS)，通过表面重建和双向反射分布函数 (BRDF) 学习了拍摄对象的形状、漫反射颜色和镜面高光等参数，适用于多角度拍摄的实际场景数据。

    Oct, 2021

  • NeRFReN: 具有反射特性的神经辐射场

    该研究提出了NeRFReN，它是基于NeRF的，能够建模带有反射的场景，并将场景分为透射和反射组件，用单独的神经辐射场来建模两个组件，以实现高质量的新视图综合和深度估计结果。

    Nov, 2021

  • Ref-NeRF: 神经辐射场的结构化视角依赖外观

    Ref-NeRF通过替换NeRF的视角相关的出射辐射参数化为反射辐射参数来提高NeRF方法表示高光表面外观的准确性，并且使用一系列空间变化场景属性来构造该函数结构，同时结合法线向量的正则化，可以实现更加真实和准确的高光反射，此外，我们的模型的内部表示也具有可解释性，用于场景编辑。

    Dec, 2021

  • NeAI:插拔式神经环境照明的预卷积表示

    本研究提出一种全可微分的神经自适应环境光照(NeAI)框架，使用神经光辐射场(NeRF)作为光照模型，解决了简化光照模型的不足，并通过实验表明在新视角渲染方面的卓越性能，为弥合虚拟和现实场景之间的差距打开了令人兴奋的可能性。

    Apr, 2023

  • 多空间神经辐射场

    我们提出了一种多空间神经辐射场（MS-NeRF），通过在并行子空间中表示场景的特征场组，以更好地理解神经网络对具有反射和折射性物体的存在的情况，从而实现了对现有NeRF方法的增强，且仅需要小的计算开销。在由25个合成场景和7个具有复杂反射和折射的真实捕捉场景组成的新颖构建数据集上进行的比较表明，我们的方法比现有的单空间NeRF方法在渲染复杂光路的镜像对象的高质量场景方面表现显著优于现有的单空间NeRF方法。

    May, 2023

  • BeyondPixels：神经辐射场演变的综合综述

    本文综述了近年来神经辐射场（NeRF）技术在3D渲染和视角合成领域的最新研究进展和其不同的架构设计。

    Jun, 2023

  • 通过神经透视函数和辐射场的反渲染光滑物体

    基于NeRFs和光线追踪，我们提出了一种5D神经光场（NeP），通过渲染方程，可以更准确地表达光照-物体相互作用，同时使用材质感知锥采样策略有效地集成BRDF波束内的光源。

    Mar, 2024

  • NeRF-Casting：改进的视角相关外观与一致反射

    该论文提出了一种基于光线追踪的方法来解决Neural Radiance Fields（NeRFs）在渲染高光物体时的困难，并成功合成了真实世界场景中的光泽外观和反射，同时优化和渲染速度与当前状态-of-the-art视图合成模型相当。

    May, 2024

  • 反射感知的平面神经辐射场

    该研究解决了现有神经辐射场在处理复杂平面反射时的局限性，尤其是低频反射不足的问题。提出了一种反射感知的神经辐射场，能够同时建模平面反射体并精确捕捉高频反射的源。研究结果表明，该方法显著提高了场景几何的准确性和反射效果的细节展示。

    Nov, 2024