Mar, 2023

利普希茨网络转换辐射场以实现逼真的 3D 场景风格化

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TL;DR提出了一种称为 LipRF 的学习框架，该框架利用 Lipschitz 映射，升级任意 2D PST 方法用于 3D 场景，并在光线场重建和 2D PST 的先验下学习 Lipschitz 网络以进行预训练外观的风格化，实验证明 LipRF 在照片逼真 3D 美学和物体外观编辑方面具有高质量和鲁棒性能。
neural radiance fieldsphotorealistic 3d scene stylizationlipschitz mappingphotorealistic style transferliprf
发现论文，激发创造
  • 本地样式化的神经光辐射场

    我们提出了一种基于局部风格转移的 NeRF 风格化框架，利用哈希网格编码来学习外观和几何组件的嵌入，并通过优化外观分支并保持几何分支固定来实现风格化，使用分割网络和二分图匹配来建立样式图像和内容图像之间的区域对应关系，实验证明我们的方法在新视角合成方面得到了合理的风格化结果，并通过操纵和自定义区域对应关系具有灵活的可控性。

    Sep, 2023

  • UPST-NeRF：基于神经辐射场的三维场景通用光真实风格迁移

    本文提出了一种针对三维场景的逼真风格转移框架，可以通过 2D 样式图片实现 3D 场景的逼真样式转移，并使用波束特征优化三维场景并联合优化高层次网络，以实现任意风格图片的场景逼真样式转移，并证明该方法在视觉质量和一致性方面优于现有方法。

    Aug, 2022

  • StylizedNeRF: 通过 2D-3D 相互学习将一致的 3D 场景风格化为 Stylized NeRF

    本文提出了一种新的双向学习框架用于 3D 场景风格化，结合 2D 图像风格化网络和 NeRF，并引入了一种一致性损失函数来迁移 NeRF 的一致性先验知识到 2D 风格化网络中。实验结果表明，这种方法在视觉质量和长程一致性方面优于现有方法。

    May, 2022

  • 具有阴影指导的 NeRF 合成

    本文提出了一种叫做 NeRF 综合的新任务，利用 NeRF 补丁范例的结构内容构建大尺寸的新辐射场，我们提出了一种两阶段的方法来综合新场景，控制场景的照明效果采用阴影指导而不是分离场景，我们表明了我们的方法可以生成高质量的结果，对曲面上的新场景进行综合，增强了我们所提出的 NeRF 综合方法的实用性。

    Jun, 2023

  • SNeRF：用于 3D 场景的风格化神经隐式表示

    本研究提出了一种基于神经辐射场的三维场景风格化方法，采用新的训练方法，交替进行 3D 场景和风格化优化步骤，从而应用更加表现力的图像风格转移方法，生成高质量的具有交叉视角一致性的新视角图片。

    Jul, 2022

  • NeRF++：分析和改进神经辐射场

    通过 NeRF 的方法来实现对于图像的 View Synthesis, 本文提到了 NeRF 的成功之处以及在应用于大规模无界三维场景中进行改进，使其在 360° 的拍摄模式下提高拍摄质量。

    Oct, 2020

  • 通过隐式表示和超网络实现 3D 场景的风格化

    本文提出了一种基于 Neural Radiance Fields 的 3D 场景风格化方法，包括了使用超网络将样式信息转移入场景表示、使用隐式表示模型将场景分离成几何和外观分支，并采用两阶段训练和修补子采样方法优化模型以在任意视角生成具有所需风格的场景。

    May, 2021

  • RustNeRF：低质量图像下的鲁棒神经辐射场

    本文通过 RustNeRF 算法提出了一种实现在现实世界中高质量三维模型合成的方法，通过利用实际影像退化建模、隐式多视图引导等实现了对 NeRF 训练模型的改进。实验结果表明 RustNeRF 方法在面对实际影像退化时表现出更好的鲁棒性。

    Jan, 2024

  • NeRF-Art：基于文本驱动的神经辐射场风格化

    本文提出了 NeRF-Art，一种基于文本引导的 NeRF 风格化方法，采用新型的全局 - 局部对比学习策略和方向约束相结合的方法来实现同时控制目标样式的轨迹和强度的几何和外观变化，并采用一种重量正则化方法来抑制产生云状伪影和几何噪点的情况。

    Dec, 2022

  • 使用有条件的神经辐射场进行视觉定位的 NeRF-Loc

    本文提出了一种新颖的基于 3D 场景描述符和转换器与 2D 图像进行直接匹配的视觉重新定位方法，NeRF 作为 3D 场景表示，在统一特征匹配和场景坐标回归的同时，本模型在两个训练阶段学习可推广的知识和场景先验知识。此外，为了提高本模型在训练和测试间的鲁棒性，本文提出了一个外观适应层来明确地对齐 3D 模型和查询图像。实验证明，本方法在多个基准测试上实现了比其他基于学习的方法更高的定位精度。

    Apr, 2023