CVPRApr, 2023

一般可推广辐射场表示的本地隐式射线函数

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TL;DR本论文提出一种通用神经渲染方法 ——LIRF (Local Implicit Ray Function)，其通过聚合锥体视锥的信息来构建一条光线，接收连续的 3D 坐标和锥体视锥的特征作为输入，预测局部体积辐射场，从而能够以连续值的规模通过体渲染高质量的新视图。同时，使用基于变压器的特征匹配预测每个输入视图的可见权重，以提高在遮挡区域的性能，实验结果验证了我们的方法在未见过的场景的新视图渲染上优于现有技术。
neural renderinggeneralizable approachvolumetric radiance fieldconical frustumstransformer-based feature matching
发现论文，激发创造
  • 使用射线模型导数的卷积神经辐射场方法进行新视角综合

    本研究提出了一种基于卷积神经辐射场的方法来解决现有方法中存在的问题，在新颖视角综合方面取得了显著的结果。

    Jul, 2023

  • 利用 Torch 单元的神经辐射场

    提出了一种名为 Torch-NeRF 的新方法，通过扩大光线感知领域和构建样本点交互来提高神经辐射场在复杂场景中的重建性能。

    Apr, 2024

  • 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

  • 使用光线空间嵌入网络学习神经光场

    本文提出了一种紧凑且直接预测射线上积分辐射度的新型神经光场表示方法，支持小基线光场数据集每像素一次网络评估的渲染，并可应用于大基线场景。

    Dec, 2021

  • 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

  • 利用神经辐射分布场进行高效视图合成

    提出了一种名为 NeRDF 的新表示方法，旨在实现实时的高效视图合成，通过基频和频率权重的网络预测实现单像素每次只进行一次网络转发，并通过辐射分布进行体素渲染计算，相比现有方法在速度、质量和网络尺寸方面具有更好的权衡，实现了与 NeRF 相似的网络大小下约 254 倍的加速。

    Aug, 2023

  • GRF：学习通用辐射场进行三维表示与渲染

    这篇研究论文提出了一种新型神经网络，可以从 2D 观察中隐式地表示和渲染 3D 物体和场景，通过将 2D 图像中的像素特征投影到 3D 点上，并使用聚合策略来考虑视觉遮挡，生成高质量逼真的新视角。

    Oct, 2020

  • 从多视角几何学中学习神经辐射场

    MVG-NeRF 组合了传统的多视角几何算法和神经辐射场 (NeRF) 用于基于图像的三维重建。我们提出使用像素级深度和法线来引导 NeRF 优化，以提高所估计表面的质量。实验结果表明，该方法可以从图像中获取干净的三维网格，同时在新视角合成方面具有竞争力的表现。

    Oct, 2022

  • 神经辐射场中方向性积分的再思考

    我们通过对 NeRF 渲染方程进行简单修改，交换积分操作符和方向解码器网络，将视角相关的特征与独立部分分开，提高了渲染视角相关效果的质量，并通过实验证明了改进。

    Nov, 2023

  • 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