May, 2023

PlaNeRF：SVD 无监督 3D 平面正则化 NeRF 大规模场景重建

PDF
TL;DR本文提出了一种改进 NeRF 的方法：使用 RGB 图像和语义地图，引入奇异值分解（SVD）的平面正则化和结构相似指数测量（SSIM），以提高精确的几何重建效果，实现了大规模室外场景的渲染质量最优解。
neural radiance fieldsnovel view synthesis3d reconstructionplane regularizationssim
发现论文，激发创造
  • 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

  • 从航空影像进行深度监督的神经表面重建

    通过将深度先验与 Neural Radiance Fields（NeRFs）相结合，我们调查了 NeRFs 在航空图像块表示不同特征的能力，并将其与公开可用的航空图像基准数据集的结果进行了比较。

    Apr, 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • MVSNeRF：多视角立体下的快速通用辐射场重建

    提出了 MVSNeRF，这是一种新颖的神经渲染方法，可以通过快速网络推理从仅三个附近输入视图重建辐射场，利用平面扫描代价体进行几何感知场景推理，并将其与基于物理的体积渲染相结合，能够横跨场景（甚至是室内场景）泛化，并仅使用三个输入图像生成逼真的视图合成结果，比类似工作在可推广的辐射场重建方面表现显著优越。

    Mar, 2021

  • Drone-NeRF：大规模无人机勘测的高效 NeRF 基于的三维场景重建

    我们提出了 Drone-NeRF 框架，通过使用神经辐射场（NeRF）来增强适用于无人机倾斜摄影的无界大规模场景的高效重建，将场景根据摄像机位置和深度可见性划分为均匀的子块，在 NeRF 的并行训练中训练子场景，然后合并为完整场景，通过优化相机姿态和引导 NeRF 使用均匀采样器来完善模型，集成选择的样本提高准确性，哈希编码融合 MLP 加速密度表示，生成 RGB 和深度输出，该框架解决了与场景复杂性、渲染效率和无人机获取图像准确性相关的挑战，展示了有前景的能力。

    Aug, 2023

  • Mega-NeRF：构建大规模 NeRF 以用于虚拟飞行

    利用神经辐射场（NeRFs）建立大规模的高楼或多个城市街区跨度的交互式 3D 环境，研究通过分析可见性统计信息，提出特殊化参数不同区域的稀疏网络结构、基于几何聚类的数据并行算法，并对 NeRF 快速渲染程序提出了新方法，有效解决了训练速度和渲染速度等多项挑战。

    Dec, 2021