Apr, 2023

Zip-NeRF: 基于格点的反锯齿神经辐射场

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TL;DR使用渲染和信号处理中的思想，将 mip-NeRF 360 和基于网格的模型相结合，使误差比之前的技术低 8%-76%，并且训练速度比 mip-NeRF 360 快 22 倍。
neural radiance fieldanti-aliasinggrid-based representationsmip-nerftraining acceleration
发现论文，激发创造
  • 金字塔神经辐射场 PyNeRF

    通过在不同空间网格分辨率上训练模型头部，我们对基于网格的模型进行简单修改，以实现容易的扩展，提高渲染质量和性能效率。

    Nov, 2023

  • Mip-Grid: 神经辐射场的抗锯齿网格表示

    本文介绍了一种名为 mip-Grid 的方法，它将消除深度学习模型渲染过程中的锯齿状失真问题与快速训练相结合的网格表示技术，通过生成多尺度的网格并使用尺度感知坐标检索不同尺度的特征，大大提高了渲染性能和训练速度。

    Feb, 2024

  • Mip-NeRF: 用于抗锯齿的多尺度神经辐射场表示

    使用连续值比特映射扩展 NeRF, 可以高效地渲染反锯齿锥体，提高了表现精细细节的能力，缩小了占用空间，降低了平均误差率

    Mar, 2021

  • Mip-NeRF 360：无界防锯齿神经辐射场

    本研究提出了一种名为 mĩp-NeRF 360 的模型，通过应用非线性场景参数化、在线蒸馏和一种新的基于畸变的正则化器，克服了 3D 场景中存在的挑战，在高度复杂的未限定真实世界场景中减少了均方误差 57％，能够提供逼真的合成视图和详细的深度图。

    Nov, 2021

  • 大城市场景的网格引导神经辐射场

    该研究提出了一个新的框架用于实现对大型城市场景的高保真渲染，该框架运用了一种简化的多分辨率地面特征平面表示来捕捉场景，并通过另一个 NeRF 分支的位置编码输入进行补充，以联合学习的方式进行渲染。

    Mar, 2023

  • 实时反走样神经渲染的多尺度表示

    本文介绍了一种名为 Mip-VoG 的新的多尺度渲染技术，采用四线性插值将 3D 场景中的位置映射到其特征和密度。相比传统的 NeRF 和 Mip-NeRF 方法，Mip-VoG 在同时提高多尺度训练和实时抗锯齿渲染方面具有更好的性能。

    Apr, 2023

  • 神经 NeRF 压缩

    该论文提出了一种针对基于网格的 NeRF 模型的效率压缩方法，使用非线性变换编码范式和神经压缩对模型的特征网格进行压缩，引入重要性加权的失真率目标和利用掩蔽机制的稀疏熵模型以利用潜在特征网格的空间不均匀性，实验证明该方法在基于网格的 NeRF 压缩效率和重建质量方面优于现有工作。

    Jun, 2024

  • 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

  • 基于体素格优化的辐射场重建：超快收敛

    我们提出了一种超快速收敛的方法，通过从拍摄场景的一组图像中重建场景辐射场来最新的视点合成，该方法采用密度体素网格表示场景几何和 shallow network 表示复杂的视角相关的外观，同时采用了后激活插值和一些先验约束技术，从而使训练时间缩短到 15 分钟以内，并达到了前沿的质量水平。

    Nov, 2021

  • DistGrid：具有分布式多分辨率哈希网格的可扩展场景重建

    基于多分辨率哈希格方法的可扩展场景重建方法，通过划分大型场景、消除背景 NeRF，并利用分割体积渲染方法处理跨边界射线，实现了更高质量、更可扩展的场景重建。

    May, 2024