Jun, 2023

FlipNeRF：少样本新视角合成的翻转反射光线

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TL;DR本文介绍了一种利用 Flipped reflection rays 的 Few-shot novel view synthesis 新颖正则化方法 FlipNeRF，并使用 Uncertainty-aware Emptiness Loss 和 Bottleneck Feature Consistency Loss 来改善输出可靠性，取得了 SOTA 表现。
neural radiance fieldnovel view synthesisflipnerffew-shotsurface normals
发现论文，激发创造
  • NeRFReN: 具有反射特性的神经辐射场

    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

  • 自我演化神经辐射场

    提出了一种名为 SE-NeRF 的自我进化神经辐射场框架，通过在教师 - 学生框架中将 few-shot NeRF 转化为，将由教师生成的附加伪标签训练学生，通过使用可靠性估计方法提取射线级伪标签，使得 NeRF 能够学习更准确、更强健的三维场景几何，并展示与评估了将该自我训练框架应用于现有模型时改进了渲染图像的质量并在多种环境中实现了最先进的性能。

    Dec, 2023

  • NeRF-Casting：改进的视角相关外观与一致反射

    该论文提出了一种基于光线追踪的方法来解决 Neural Radiance Fields（NeRFs）在渲染高光物体时的困难，并成功合成了真实世界场景中的光泽外观和反射，同时优化和渲染速度与当前状态 - of-the-art 视图合成模型相当。

    May, 2024

  • 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

  • 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

  • 减肥版 NeRF：语义一致的少样本视角合成

    DietNeRF 通过引入辅助语义一致性损失，使用预训练的视觉编码器，改进了使用较少图像时的神经辐射场的视图合成，从而提高了感知质量。

    Apr, 2021

  • 用于少样本神经辐射场的信息光线选择

    KeyNeRF 是一种在少样本情况下训练 NeRF 的简单而有效的方法，通过关注关键信息光线，首先通过一个视图选择算法在相机级别选择这样的光线，该算法在促进基线多样性的同时保证场景全面覆盖，然后通过基于局部图像熵的概率分布进行像素级的采样。我们的方法在与最先进的方法进行比较时表现出色，同时对现有的 NeRF 代码库的改动要求较小。

    Dec, 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

  • SinNeRF：单图训练神经辐射场处理复杂场景

    本论文提出了单视角 NeRF 框架 (SinNeRF)，通过引入半监督的学习过程，利用几何标签和语义标签指导训练过程，成功实现了仅通过单个视图将神经辐射场训练到现实场景，即使在不进行多视图数据集预训练的情况下，SinNeRF 可产生逼真的新视图综合结果。

    Apr, 2022

  • Ref-NeRF: 神经辐射场的结构化视角依赖外观

    Ref-NeRF 通过替换 NeRF 的视角相关的出射辐射参数化为反射辐射参数来提高 NeRF 方法表示高光表面外观的准确性，并且使用一系列空间变化场景属性来构造该函数结构，同时结合法线向量的正则化，可以实现更加真实和准确的高光反射，此外，我们的模型的内部表示也具有可解释性，用于场景编辑。

    Dec, 2021