Oct, 2022

NeRFPlayer: 一种可流式动态场景表示方法，使用分解神经辐射场

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TL;DR提供了一个快速重建、紧凑建模和可流式渲染的高效框架 NeRFPlayer，适用于用单个 RGB 摄像头捕捉的动态场景，同时使用神经场来表示和规范化三个分类：静态、变形和新领域。
4d spatiotemporal spacecompact modelingstreamable renderingneural fieldssingle rgb cameras
发现论文，激发创造
  • VideoRF: 将动态辐射场渲染为 2D 特征视频流

    该研究论文介绍了 VideoRF，这是第一个能够在移动平台上实时流式传输和渲染动态辐射场的方法，通过使用特定的训练方案和渲染流水线，实现了在移动设备上的高效实时渲染。

    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

  • 神经辐射场场景重建探索：合成、真实世界和动态场景

    该论文主要研究使用神经辐射场（NeRF）方法对合成和真实场景进行 3D 重建，包括利用多分辨率哈希编码等技术在静态和动态场景重建方面的研究。其中，还着重探讨了神经辐射场（D-NeRF）对动态场景重建的应用，并成功将其推广至真实世界动态场景。

    Oct, 2022

  • DeRF: 分解辐射场

    本文介绍一种基于空间分解的神经辐射场渲染技术，实验表明该技术在保证渲染质量的同时，提供了比 Neural Radiance Fields 更高效的推理速度，可 GPU 友好地进行渲染。

    Nov, 2020

  • H-NeRF: 人体运动的神经辐射场渲染与时间重建

    本文提出了神经辐射场用于人物运动的渲染和时空（4D）重建，该方法将神经场表示、新视角合成和隐式统计几何人类表示相结合，并应用于人类姿势识别和服装模拟。

    Oct, 2021

  • 神经可形变体素网格用于快速优化动态视角合成

    本文提出了一种基于先进的体素网格优化的快速变形辐射场方法来处理动态场景，该方法包括两个模块，采用变形网格存储动态特征和密度和色彩网格来模拟场景几何和密度，并将遮挡进行显式建模以进一步提高渲染质量。实验结果表明，本方法在仅用 20 分钟的训练时间下，达到了与 D-NeRF 相当的性能，比 D-NeRF 快 70 倍以上，显示了该方法的高效性。

    Jun, 2022

  • 基于时间变化表示和动态神经辐射场的追踪和建图

    本研究提出了一种时间变化的表示方法，用于跟踪和重建动态场景，并使用动态选择策略的神经辐射场结合同时定位和建图框架，实现了更有效的动态建图方法。

    Oct, 2023

  • 用于四维视图合成和视频处理的神经辐射流

    我们提出了一种称为神经辐射流（NeRFlow）的方法，可以从一组 RGB 图像中学习动态场景的 4D 时空表示，使得不需要多个相机拍摄即可实现多视角渲染，同时可用作视频处理任务的隐式场景先验。

    Dec, 2020

  • 单目视频下动态场景的非刚性神经辐射场重建和新视角合成

    该论文提出了一种新的非刚性动态场景重建和新视角合成方法 ——NR-NeRF，该方法能够使用一个便携式消费级相机拍摄到的动态场景的 RGB 图像创建高质量的时空几何和外观表示，并且可以生成复杂的渲染场景。

    Dec, 2020

  • 使用神经辐射场表示场景进行视角合成

    本文介绍了一种使用深度神经网络进行视图综合和图像合成的方法，通过连续的体积场函数来优化复杂场景的视图，并在神经辐射场方面取得了最新的研究成果。

    Mar, 2020