Jan, 2023

利用分布驱动神经辐射场的动态场景可分离新视角合成

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TL;DR通过神经辐射场来区分整个动态场景中的背景分布并从静态背景中抽取出对象， 从而提供高质量的视图合成和 3D 解决方案。
neural radiance fieldsview synthesisdynamic scenesbackground distributiontransmittance
发现论文，激发创造
  • 单目视频的动态视图合成的扩散先验

    通过预定制技术在视频帧上微调预训练的 RGB-D 扩散模型，然后将知识从微调的模型提取到包含动态和静态神经辐射场（NeRF）组件的 4D 表示中，实现几何一致性并保持场景的一致性，从而进一步推进动态新视角合成。

    Jan, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • LiDAR4D: 动态神经场用于新颖时空视角 LiDAR 合成

    基于 LiDAR 的 LiDAR4D 框架，通过 4D 混合表示和几何限制，实现了具有几何感和时间一致性的动态重构技术。

    Apr, 2024

  • 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

  • DynIBaR: 神经动态图像渲染

    本篇论文提出一种基于体积图像渲染的新方法，通过汇集场景相邻视野的特征，以动态场景感知的方式合成新视点，从而在长视频中合成具有真实感的新视图，能够更好地应对复杂的场景动力学和不受限约束的相机轨迹。

    Nov, 2022

  • 多视点视频的神经三维视频合成

    提出了一种新的 3D 视频合成方法，使用神经辐射场表示动态实景，并使用一种紧凑的表现方式，能够高质量地合成视图和插值运动，其动态场景建模方法在视角合成和动态场景表示方面都表现良好。

    Mar, 2021

  • 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

  • OD-NeRF：实时动态神经辐射场的高效训练

    提出了 OD-NeRF，它可以实现动态三维场景的流式训练和渲染，并在实现帧间隐式跟踪和采样方面取得了重要进展。

    May, 2023