CVPRFeb, 2023

MixNeRF: 用混合密度对光线进行建模，从稀疏输入中合成新的视角

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TL;DR本文提出了 MixNeRF，并使用混合密度模型对光线进行建模，从而实现了稀疏输入的新视角综合，同时也提出了新的光线深度估计任务，实验结果表明在训练和推断方面具有更高效率的同时，MixNeRF 在各种标准基准测试中都优于其他现有方法。
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发现论文，激发创造
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    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

  • 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

  • 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

  • SimpleNeRF：用更简化的方法规范稀疏输入神经辐射场

    使用增强模型和深度监督训练的前馈神经光辐射场模型能在少量视角下实现最新的视图合成表现。

    Sep, 2023

  • NeRF 详解：学习采样进行视图合成

    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

  • 减肥版 NeRF：语义一致的少样本视角合成

    DietNeRF 通过引入辅助语义一致性损失，使用预训练的视觉编码器，改进了使用较少图像时的神经辐射场的视图合成，从而提高了感知质量。

    Apr, 2021

  • FlipNeRF：少样本新视角合成的翻转反射光线

    本文介绍了一种利用 Flipped reflection rays 的 Few-shot novel view synthesis 新颖正则化方法 FlipNeRF，并使用 Uncertainty-aware Emptiness Loss 和 Bottleneck Feature Consistency Loss 来改善输出可靠性，取得了 SOTA 表现。

    Jun, 2023

  • 来自非约束图像集的新视角合成的 Cross-Ray 神经辐射场

    本文提出了一种名为 Cross-Ray NeRF 的方法，通过利用交互信息合成视野，在处理过场景图像时能有效地减少遮挡和幽灵物体等问题。

    Jul, 2023

  • ViP-NeRF：稀疏输入神经辐射场的可见性先验

    通过使用可靠的可见性先验计算，对 NeRF 模型进行训练和重构，实现了对场景的高质量视角转换，相较于传统的基于深度估计的约束方法有显著提升。

    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