ECCVOct, 2022

从多视角几何学中学习神经辐射场

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TL;DRMVG-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。
mvg-nerfmulti-view geometryneural radiance fields3d reconstructionnovel view synthesis
发现论文，激发创造
  • NerfingMVS: 室内多视图立体的神经辐射场引导优化

    本文提出一种新的多视角深度估计方法，利用传统重建和基于学习的 prior，结合神经辐射场（NeRF）来直接优化隐式体积，消除室内场景中匹配像素的困难步骤，并使用自适应的深度先验来引导 NeRF 的优化过程，通过渲染图像计算出的逐像素置信度图可用于进一步提高深度质量。

    Sep, 2021

  • MVSNeRF：多视角立体下的快速通用辐射场重建

    提出了 MVSNeRF，这是一种新颖的神经渲染方法，可以通过快速网络推理从仅三个附近输入视图重建辐射场，利用平面扫描代价体进行几何感知场景推理，并将其与基于物理的体积渲染相结合，能够横跨场景（甚至是室内场景）泛化，并仅使用三个输入图像生成逼真的视图合成结果，比类似工作在可推广的辐射场重建方面表现显著优越。

    Mar, 2021

  • 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

  • NeRFVS: 基于几何支架的自由视点综合的神经辐射场

    NeRFVS 利用全貌因子指导 NeRF 的学习，并提出两个损失函数解决几何和颜色模糊性，经实验证明在室内场景的自由导航中，优于现有的视角合成方法，实现了高保真度的自由导航结果。

    Apr, 2023

  • MonoPatchNeRF: 利用基于路径的单目引导改进神经辐射场

    我们提出了一种基于补丁的方法，通过有效利用单眼表面法线和相对深度预测，在几何学和视图合成方面提供准确的 3D 模型，部分弥补了 NeRF 和传统 MVS 方法之间的几何性能差距，实验结果表明，在 ETH3D MVS 基准测试中，我们的方法在平均 F1@2cm 上提供了 RegNeRF 的 4 倍性能和 FreeNeRF 的 8 倍性能，为改善基于 NeRF 模型的几何精度以及促使 NeRF 模型最终超越传统 MVS 方法的优化提供了有价值的研究方向。

    Apr, 2024

  • VMRF: 视图匹配神经辐射场

    VMRF is an innovative NeRF that can effectively train without requiring prior knowledge in camera poses or camera pose distributions through its view matching scheme and feature transport plan.

    Jul, 2022

  • 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

  • 从航空影像进行深度监督的神经表面重建

    通过将深度先验与 Neural Radiance Fields（NeRFs）相结合，我们调查了 NeRFs 在航空图像块表示不同特征的能力，并将其与公开可用的航空图像基准数据集的结果进行了比较。

    Apr, 2024

  • GM-NeRF: 从多角度图像中学习可推广的基于模型的神经辐射场

    提出了一种基于神经辐射场和几何引导注意力机制的方法来合成高保真度的自由视点图像，并通过实验证明其具有更好的合成效果和几何重建精度。

    Mar, 2023

  • 重新 Nerfing: 通过新视角合成对神经辐射场施加几何约束

    通过 Re-Nerfing 方法，我们在 Neural Radiance Fields 的基础上使用多阶段的方法增加场景的覆盖范围，提高新视角的几何一致性，并通过新合成的图像实现结构和极线约束的优化，对 mip-NeRF 360 数据集进行的实验证明了 Re-Nerfing 的有效性。

    Dec, 2023