Enhance-NeRF: 神经辐射场的多重性能评估
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
该研究提出了 NeRFReN,它是基于 NeRF 的,能够建模带有反射的场景,并将场景分为透射和反射组件,用单独的神经辐射场来建模两个组件,以实现高质量的新视图综合和深度估计结果。
Nov, 2021
本文介绍了一个新的测试框架以专门用于评估神经辐射场(NeRF)模型的性能,该框架通过训练和评估 NeRF 的显式辐射场表示来解耦神经渲染网络和 NeRF 管道,并提出了一种配置方法来生成特定于评估目的的表示形式。我们还提出了一种新的指标来衡量该框架的任务复杂性,该指标考虑到了视觉参数和空间数据的分布。
May, 2023
该论文主要研究使用神经辐射场(NeRF)方法对合成和真实场景进行 3D 重建,包括利用多分辨率哈希编码等技术在静态和动态场景重建方面的研究。其中,还着重探讨了神经辐射场(D-NeRF)对动态场景重建的应用,并成功将其推广至真实世界动态场景。
Oct, 2022
该论文介绍了一种新的基于神经网络点云的辐射场模型 ——Point-NeRF,它结合了 NeRF 和深度多视图立体成像两种方法的优点,可用于高质量的视图合成和快速的场景几何重建。Point-NeRF 可以通过射线行走的渲染管道有效地渲染神经点特征,相对于 NeRF 具有快速训练和处理 3D 重建错误和异常数据的优势。
Jan, 2022
使用不同的神经辐射场(NeRFs)技术,通过评估对不同环境中的植物进行(3D)重建的方法,展示了 NeRF 在详细和真实的植物建模中的潜力,并提出了增强 3D 重建过程速度和效率的实用方法。
Feb, 2024
本文提出 EfficientNeRF,一种高效的基于 NeRF 的方法,用于表示 3D 场景和合成新视图图像。通过在粗略和精细阶段分别提出有效的和关键的采样方法,以显著提高采样效率。同时,设计一种新的数据结构来加速整个场景的缓存以加速渲染速度。结果表明,本方法可以缩短 88% 以上的训练时间,实现超过 200 FPS 的渲染速度,而仍保持竞争力的准确性,从而促进 NeRF 在现实世界中的实际应用和推广。
Jun, 2022
Neural Radiance Field (NeRF) is a framework representing a 3D scene with MLP, achieving state-of-the-art photorealistic image renderings for view synthesis and expanding capabilities to generate views from dynamic scene representations with fewer images for training.
Apr, 2023
本文提出了一种叫做 NeRF 综合的新任务,利用 NeRF 补丁范例的结构内容构建大尺寸的新辐射场,我们提出了一种两阶段的方法来综合新场景,控制场景的照明效果采用阴影指导而不是分离场景,我们表明了我们的方法可以生成高质量的结果,对曲面上的新场景进行综合,增强了我们所提出的 NeRF 综合方法的实用性。
Jun, 2023