Apr, 2023

ViP-NeRF：稀疏输入神经辐射场的可见性先验

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TL;DR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。
neural radiance fieldsview synthesisdepth estimationvisibility priorplane sweep volumes
发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 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

  • Simple-RF: 用更简单的解决方案规范稀疏输入辐射场

    通过设计较为简化的能力增强模型，我们观察到较好的深度监督效果，进而提高稀疏视图下的主要辐射场的视图合成性能。

    Apr, 2024

  • 基于深度引导的鲁棒快速稀疏输入视图点云融合 NeRF

    通过深度引导的稀疏输入点云融合构建的辐射场点云可以有效地解决深度图的不准确性和低时间效率问题，实验证明该方法在性能和效率上优于现有技术。

    Mar, 2024

  • 深度监督下的 NeRF：更少的视角和更快的训练

    通过引入深度监督机制，结合 SFM（结构光运动）得到的 “自由” 深度监督信息，在学习 Radiance Fields 的过程中对射线的结束点进行分布的损失函数，并且证明这种监督方式简单有效，可以使得渲染图像更加精准，支持其它类型的深度监督。

    Jul, 2021

  • ConsistentNeRF: 在 3D 一致性方面增强神经辐射场，用于稀疏视图合成

    该论文提出了 ConsistentNeRF 方法，通过深度信息规范化像素之间的 3D 一致性，以提高 NeRF 在稀疏视图下的重建质量。在 DTU、NeRF Synthetic 和 LLFF 等基准测试中，与基线方法相比，该方法可以显著提高模型性能，如 PSNR 可提高 94％，SSIM 可提高 76％，LPIPS 可提高 31％。

    May, 2023

  • 使用深度感知优化提高神经辐射场用于新景深合成

    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

  • SparseSat-NeRF: 稀疏遥感图像的密集深度监督神经辐射场

    使用稀疏卫星观测视图的 SpS-NeRF 方法通过密集深度监督以及传统半全局 MVS 匹配提供的互相关相似度指标，有效地生成数字表面模型，并与 NeRF 和 Sat-NeRF 进行对比。

    Sep, 2023

  • CorresNeRF：用于神经辐射场的图像对应先验

    使用图像对应先验来监督神经辐射场的训练，生成稠密高质量的对应关系，并将其用于规范化神经辐射场的训练，从而在新视角合成和表面重建任务中优于先前的方法。

    Dec, 2023