Oct, 2022

IntrinsicNeRF: 学习可编辑的内在神经辐射场进行新视角合成

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TL;DR通过引入本质表征分解的内在神经辐射场 (IntrinsicNeRF) 模型，将 NeRF 神经渲染方法的应用扩展到基于房间尺度的场景中；基于点采样和反射迭代聚类优化的方法使 IntrinsicNeRF 模型可以在无监督的环境下具备传统本质分解约束条件，并展示了在面对具有挑战性序列时，其具有相对稳定的本质分解结果和高保真度的新视角生成效果。
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发现论文，激发创造
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    Aug, 2023

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    Jul, 2023

  • NeRFReN: 具有反射特性的神经辐射场

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    Nov, 2021

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    作者提出了基于可微分不可视模块的 NeRF-ID 方法，该方法可以优化粗到精的采样策略，得到比 NeRF 和当前最先进算法更好的视图合成质量，并且显著降低计算时间。

    Jun, 2021

  • INeRF: 反演神经辐射场用于姿势估计

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    Dec, 2020

  • 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

  • Enhance-NeRF: 神经辐射场的多重性能评估

    该研究通过提出 Enhance-NeRF 模型，增强神经放射场（NeRF）在虚拟现实和增强现实等领域的三维重建应用，改进了场景识别和学习能力，有望广泛应用于照明、材质和形状的室外场景重建，具备插拔式的易用性，并能够与其他 NeRF-based 模型轻松集成。

    Jun, 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

  • 基于点的神经辐射场模型：Point-NeRF

    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。

    Jan, 2022

  • 神经场遇上显式几何表示，逆向渲染城市场景

    提出一种新的逆向渲染框架，能够从一组 RGB 图像中联合重建场景几何、空间变化的材料和 HDR 照明，并支持物理场景操作，例如射线跟踪阴影投射。

    Apr, 2023