Apr, 2023

大规模场景运动模糊的混合神经渲染

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TL;DR本研究提出了一种混合神经渲染模型，将基于图像的表示和神经 3D 表示结合起来，以渲染高质量，视图一致的图像，并在训练过程中通过预计算的质量感知权重来降低模糊图像的影响，从而在新视图合成方面超越了现有的以点为基础的方法。
neural renderingview synthesismotion blurhigh-quality image3d representation
发现论文，激发创造
  • 快速合成非正式视频

    基于单目视频的全局静态场景模型和逐帧点云的动态内容的混合视频表示方法能够实时合成高质量的新视图，并且训练速度比现有方法快 100 倍。

    Dec, 2023

  • 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

  • 大场景实时神经光栅化

    我们提出了一种逼真的实时小说视角综合（NVS）大场景的新方法，通过将中等质量的脚手架网格作为输入，学习神经纹理场和着色器以增强逼真感，同时使用标准图形管道进行实时渲染，我们的方法在大型自动驾驶和无人机场景中提供至少 30 倍更快的渲染速度与可比或更好的逼真度，我们的工作是首次实现大型真实世界场景的实时渲染。

    Nov, 2023

  • NOVA：用于神经动态对象组合的新视图增强

    提出一种名为 NOVA 的新视角增强策略，用于训练具有光真实 3D 组成的动态对象在静态场景中。相比于先前的工作，我们的框架在将多个动态对象插入到新视角和时间的 3D 场景中时显著减少了混合伪影，实现了可比的峰值信噪比，无需像光流那样的附加真实模态，并在神经组成方面提供了便捷性，灵活性和可伸缩性。我们的代码库托管在 GitHub 上。

    Aug, 2023

  • IBRNet: 学习多视角基于图像渲染

    通过绘制多种源视图来渲染高分辨率成像，并利用神经网路的视角插值，在新颖场景中综合新视角。

    Feb, 2021

  • 自主驾驶的大规模神经场景渲染

    本文提出一种大规模神经渲染方法来合成自主驾驶场景 (READ)，通过各种采样方案，可以在 PC 上合成大规模驾驶场景。我们提出一个 ω 渲染网络来表示驾驶场景，该网络从稀疏点云中学习神经描述符。实验表明，我们的模型在大规模驾驶场景中表现良好，并可以缝合和编辑驾驶场景。

    May, 2022

  • 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

  • 从宽基线立体对学习生成新视角

    介绍了一种用于单个广角立体图像对的新视角合成的方法，包括 3D 场景重构和外观变化的先验模型，提出了一种多视角变换编码器、图像上的极线采样方案和轻量级交叉注意力渲染器，通过大规模实际数据集的训练，证明了模型学习到了强大的多视角几何先验，大大缩短了渲染时间，并在两个实际数据集上得到了显著的优越性能。

    Apr, 2023

  • ViewFormer：使用 Transformer 从少量图像实现无 NeRF 神经渲染

    本研究提出了一种基于 2D 的神经网络方法，结合编码键和转换模型，用于实现新颖视角合成，在不需要显式 3D 理解的情况下，相比于 NeRF 方法更高效。

    Mar, 2022