CVPRJan, 2022

基于点的神经辐射场模型：Point-NeRF

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TL;DR该论文介绍了一种新的基于神经网络点云的辐射场模型 ——Point-NeRF，它结合了 NeRF 和深度多视图立体成像两种方法的优点，可用于高质量的视图合成和快速的场景几何重建。Point-NeRF 可以通过射线行走的渲染管道有效地渲染神经点特征，相对于 NeRF 具有快速训练和处理 3D 重建错误和异常数据的优势。
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发现论文，激发创造
  • EfficientNeRF: 高效神经辐射场

    本文提出 EfficientNeRF，一种高效的基于 NeRF 的方法，用于表示 3D 场景和合成新视图图像。通过在粗略和精细阶段分别提出有效的和关键的采样方法，以显著提高采样效率。同时，设计一种新的数据结构来加速整个场景的缓存以加速渲染速度。结果表明，本方法可以缩短 88% 以上的训练时间，实现超过 200 FPS 的渲染速度，而仍保持竞争力的准确性，从而促进 NeRF 在现实世界中的实际应用和推广。

    Jun, 2022

  • 利用点云生成进行近表面采样的神经辐射场改进

    该论文提出了一种改进 NeRF 渲染质量的近表面采样框架，通过估计 3D 场景的表面，只在表面周围进行采样，从而提高了渲染质量，并且能够显著加速 NeRF 模型的训练时间。

    Oct, 2023

  • NeRF2Points: 街景视图中大规模点云生成的辐射场优化

    本研究论文采用 Neural Radiance Fields 方法，从城市景观图像中导出点云，并通过相机姿态的精确性、自动驾驶汽车采集的街景数据特点、以及新的算法（WIGO 和 LPiM 等）来解决相关挑战。

    Apr, 2024

  • PointNeRF++: 多尺度、基于点的神经辐射场

    使用多尺度稀疏体素网格聚合点云，平均多个尺度以克服点云稀疏性，在全局尺度加入体素表示模拟无点区域，并在 NeRF 合成、ScanNet 和 KITTI-360 数据集上验证方法，显著优于现有技术。

    Dec, 2023

  • 快速神经辐射场重建的体积特征渲染

    本研究提出了将本应在神经网络评估后再进行渲染的颜色，改为直接渲染出射线查询的特征向量，从而大幅降低了神经网络评估的复杂度和计算开销，并取得了较好的渲染质量。

    May, 2023

  • 使用深度感知优化提高神经辐射场用于新景深合成

    SfMNeRF 提出了一种基于神经辐射场的方法，结合自监督深度估计方法对样本进行重构，同时利用极线和光度一致性等约束构建 3D 场景几何图像，提高了神经辐射场的表现，实现了更好地合成新视角。

    Apr, 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

  • 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

  • 从多视角几何学中学习神经辐射场

    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

  • 深度监督下的 NeRF：更少的视角和更快的训练

    通过引入深度监督机制，结合 SFM（结构光运动）得到的 “自由” 深度监督信息，在学习 Radiance Fields 的过程中对射线的结束点进行分布的损失函数，并且证明这种监督方式简单有效，可以使得渲染图像更加精准，支持其它类型的深度监督。

    Jul, 2021