暗光下的 NeRF：基于噪声原始图像的高动态范围视角综合

Nov, 2021

暗光下的 NeRF：基于噪声原始图像的高动态范围视角综合

NeRF in the Dark: High Dynamic Range View Synthesis from Noisy Raw Images

Ben Mildenhall, Peter Hedman, Ricardo Martin-Brualla, Pratul Srinivasan, Jonathan T. Barron

TL;DR本文介绍了一种叫做 RawNeRF 的技术，它可以直接从线性原始图像中进行训练，生成高动态范围的新视角合成图像，重构低光照条件下极其嘈杂的原始图像所代表的场景。

Abstract

neural radiance fields (NeRF) is a technique for high quality novel view synthesis from a collection of posed input images. Like most view synthesis methods, NeRF uses tonemapped low dynamic range (LDR) as input; these images have been processed by a lossy camera pipeline that smooths

neural radiance fields novel view synthesis linear raw images high dynamic range rawnerf

发现论文，激发创造

HDR-NeRF：高动态范围神经辐射场

本研究提出了高动态范围神经辐射场 (HDR-NeRF)，通过模拟图像物理成像过程中的亮度场和色调映射器等关键参数，实现了在不同曝光条件下生成新的高动态范围和低动态范围图像。实验结果表明，该方法不仅能准确控制合成视图的曝光，还能渲染出具有高动态范围的视图。

Nov, 2021

Pano-NeRF：从稀疏低动态范围全景图像合成具有几何图形的高动态范围新视点

稀疏低动态范围（LDR）全景图像中辐照度场的模型提高了几何恢复和高动态范围（HDR）重建的能力，并且在实验证明了其有效性。

Dec, 2023

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

通过无监督分解和增强点云照明的 NeRF

该论文介绍了一种名为低光线神经光辐射场（或 LLNeRF）的新方法，通过一种无监督的方式，将场景表示增强，并直接从 sRGB 低光线图像中合成正常光照的新视图。该方法能够通过学习辐射场的分解，提高照明效果、减少噪声和更正失真的颜色，从而产生具有适当照明、生动颜色和细节的新视图图像。实验证明，该方法优于现有的低光照增强方法和神经光辐射场方法。

Jul, 2023

神经辐射场（NeRFs）：综述与一些最近的发展

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

NeRF++：分析和改进神经辐射场

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

充分利用热感模态以增强在低光条件下的重建

Neural Radiance Fields (NeRF) accomplishes photo-realistic novel view synthesis by learning the implicit volumetric representation of a scene from multi-view images, while Thermal-NeRF takes thermal and visible raw images as inputs to accomplish visible and thermal view synthesis simultaneously and demonstrates the benefits of both modalities in 3D reconstruction.

Mar, 2024

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

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

动态场景下的快速高动态范围辐射场

提出了名为 HDR-HexPlane 的动态 HDR NeRF 框架，可以从具有不同曝光的动态 2D 图像中学习 3D 场景，使用可学习的曝光映射函数和相机响应函数，可以在任意时间点生成具有所需曝光的高质量新视图图像。

Jan, 2024