CVPRNov, 2022

SPARF: 稀疏且有噪声姿势的神经辐射场

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TL;DR这篇论文提出了一种基于多视角几何约束、利用稀疏输入视角和深度一致性损失函数的方法: Sparse Pose Adjusting Radiance Field (SPARF)，以在仅有少数宽基线输入图像的情况下 (尽低至 3 张)，实现新视角合成，同时在多个具有挑战性的数据集上取得了新的最先进结果。
neural radiance fieldnovel-view synthesissparse pose adjusting radiance fieldmulti-view geometry constraintsdepth consistency loss
发现论文，激发创造
  • SparseSat-NeRF: 稀疏遥感图像的密集深度监督神经辐射场

    使用稀疏卫星观测视图的 SpS-NeRF 方法通过密集深度监督以及传统半全局 MVS 匹配提供的互相关相似度指标，有效地生成数字表面模型，并与 NeRF 和 Sat-NeRF 进行对比。

    Sep, 2023

  • RegNeRF：为稀疏输入提供视角综合的神经光辐射场正则化

    我们通过正则化几何和外观来解决 NeRF 在输入视图位数较少时的性能下降问题，同时在训练期间通过退火光线采样间隔和使用正则化流模型来处理未观察到视点的颜色，从而得到了一种可超过其他方法的模型。

    Dec, 2021

  • ConsistentNeRF: 在 3D 一致性方面增强神经辐射场，用于稀疏视图合成

    该论文提出了 ConsistentNeRF 方法，通过深度信息规范化像素之间的 3D 一致性，以提高 NeRF 在稀疏视图下的重建质量。在 DTU、NeRF Synthetic 和 LLFF 等基准测试中，与基线方法相比，该方法可以显著提高模型性能，如 PSNR 可提高 94％，SSIM 可提高 76％，LPIPS 可提高 31％。

    May, 2023

  • 从稀疏的输入视图推断神经辐射场的密集深度先验

    本文提出了一种利用深度先验来优化神经光辐射场模型的新方法，可在使用尽可能少的输入图像进行室内场景的数据有效的新视角合成中实现高保真度。

    Dec, 2021

  • 基于隐式姿态正则化的无姿态神经辐射场

    IR-NeRF 通过引入隐式姿态正则化来改善对真实图像的姿态估计鲁棒性，实现了卓越的新视角合成，并在多个合成和真实数据集上持续优于现有技术。

    Aug, 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

  • 自我演化神经辐射场

    提出了一种名为 SE-NeRF 的自我进化神经辐射场框架，通过在教师 - 学生框架中将 few-shot NeRF 转化为，将由教师生成的附加伪标签训练学生，通过使用可靠性估计方法提取射线级伪标签，使得 NeRF 能够学习更准确、更强健的三维场景几何，并展示与评估了将该自我训练框架应用于现有模型时改进了渲染图像的质量并在多种环境中实现了最先进的性能。

    Dec, 2023

  • SAR-NeRF：合成孔径雷达多视角辐射场的神经辐射场

    本研究借鉴神经辐射场（NeRF）的概念，将 SAR 成像机制与神经网络相结合，提出了一种新的 SAR 图像生成模型 SAR-NeRF，它通过自动编码学习了体素的衰减系数和散射强度分布，并在少样本学习任务上实现了较高的分类精度。

    Jul, 2023

  • 从纹理空间中为 NeRFs 进行动画：一种基于姿态的人类表演渲染框架

    基于 NeRF 的人体表演姿态依赖渲染的新方法，通过将辐射场围绕 SMPL 人体模型进行扭曲，实现了新的表面对齐表示，可以通过骨骼关节参数和视点来实现动画化，并通过引入新的重新映射过程来实现高质量渲染。

    Nov, 2023

  • 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