Jul, 2023

瞬时神经放射场用于激光雷达视图合成和三维重建

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TL;DR本文提出了一种使用单光子激光雷达系统测量的时间分辨光子计数直方图来渲染瞬态 NeRFs 的新方法，并且通过少量输入视点的训练，相较于基于点云监督的方法能够更好地恢复几何和传统外观。瞬态 NeRFs 对于在自动驾驶、机器人技术和遥感领域中模拟原始激光雷达测量的下游任务特别有用。
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发现论文，激发创造
  • 基于点的神经辐射场模型：Point-NeRF

    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

  • DiL-NeRF：透视街景中的激光雷达神经辐射场探究

    利用 Lidar 数据改善街景下基于神经辐射场的光线追踪和视图合成技术。

    May, 2024

  • LiDAR-NeRF: 基于神经辐射场的全息 LiDAR 视角综合

    本文提出了一种用于 LiDAR 传感器的新型视角合成任务，并介绍了一种可微分的 LiDAR 渲染器及其结合神经辐射场的端到端框架，证明了该方法在多种数据集上的优越性。

    Apr, 2023

  • 神经瞬态场非直视成像

    提出了一种基于神经建模的非直视成像框架，采用多层感知器（MLP）来表示神经瞬态场（NeTF），并引入 Monte Carlo 技术来提高重建的鲁棒性和细节保留。实验结果表明，该方法在合成和实际数据集上提供了更高质量的重建并保留了先前方法中缺失的细节。

    Jan, 2021

  • 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

  • 神经辐射场的即时持续学习

    神经辐射场是一种有效的新视点合成和三维场景重建方法。我们提出了一种连续学习框架，通过回放方法结合混合的显式和隐式场景表示来训练神经辐射场，从而在连续设置中优于先前方法的重建质量，并在速度上有数量级的提升。

    Sep, 2023

  • D-NeRF：用于动态场景的神经辐射场

    本文提出了 D-NeRF 方法，将神经辐射场扩展到动态领域，允许从单个相机围绕场景重建和渲染对象的新图像。通过将时间作为系统的额外输入，并将学习过程分为两个主要阶段，可以同时学习两个映射，实现控制相机视图和时间变量以及物体移动的目的。

    Nov, 2020

  • 神经辐射场（NeRFs）：综述与一些最近的发展

    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

  • 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

  • 具有阴影指导的 NeRF 合成

    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