Aug, 2023

镜像-神经辐射场：利用Whitted风格光线追踪学习镜子

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TL;DR提出了一种名为Mirror-NeRF的新型神经渲染框架，能够学习镜子的准确几何和反射，并支持镜子相关的多种场景操作应用，如在场景中添加新物体或镜子，并合成这些新物体在镜子中的反射，控制镜子的光洁度，等等。通过引入反射概率和基于Whitted Ray Tracing的光传输模型，以及开发多种技术来促进学习过程，实验证明了该方法的优越性。
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

  • 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

  • 多空间神经辐射场

    我们提出了一种多空间神经辐射场（MS-NeRF），通过在并行子空间中表示场景的特征场组，以更好地理解神经网络对具有反射和折射性物体的存在的情况，从而实现了对现有NeRF方法的增强，且仅需要小的计算开销。在由25个合成场景和7个具有复杂反射和折射的真实捕捉场景组成的新颖构建数据集上进行的比较表明，我们的方法比现有的单空间NeRF方法在渲染复杂光路的镜像对象的高质量场景方面表现显著优于现有的单空间NeRF方法。

    May, 2023

  • BeyondPixels：神经辐射场演变的综合综述

    本文综述了近年来神经辐射场（NeRF）技术在3D渲染和视角合成领域的最新研究进展和其不同的架构设计。

    Jun, 2023

  • 快速NeRF构图与渲染的一般性隐式框架

    我们提出了一种通用的隐式管线，可以快速组合 NeRF 对象，并通过允许任意刚体变换来无缝地放置和渲染多个 NeRF 对象。我们引入了一种称为 Neural Depth Fields（NeDF）的新表面表示，通过允许射线与隐式表面之间的直接相交计算快速确定对象之间的空间关系。我们的方法是第一个同时实现渐进和互动式 NeRF 对象组合的方法，也是现有 NeRF 工作的预览插件。

    Aug, 2023

  • TraM-NeRF: 通过神经辐射场追踪镜面和近乎完美的镜面反射

    我们提出了一种针对NeRF中参与体积渲染的镜像对象的反射追踪方法，通过明确建模反射行为并使用蒙特卡洛方法估计反射辐射度，我们推导出有效的重要性采样和光线透射率计算策略，从而实现了对具有挑战性场景的一致表示的训练，并在与先前最先进方法的比较中取得了优越的结果。

    Oct, 2023

  • REF$^2$-NeRF: 反射和折射感知神经辐射场

    基于NeRF的模型方法，针对含玻璃展柜的场景，提出了一种可以更准确地建模玻璃折射和整体场景的方法。该方法通过对玻璃表面和直接反射光成分进行分离和建模，实现了对多个玻璃物体的准确建模。

    Nov, 2023

  • 透明物体的神经辐射场法使用视体

    我们提出了一种基于NeRF的方法，通过三个步骤解决了传统NeRF在透明对象方面的局限性。首先，使用可视外形重建透明对象的三维形状。其次，根据斯涅尔定律模拟透明对象内部的光线折射。最后，通过折射光线采样点，并将其放入NeRF中。实验结果表明，我们的方法解决了传统NeRF在处理透明对象方面的限制。

    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

  • 反射感知的平面神经辐射场

    该研究解决了现有神经辐射场在处理复杂平面反射时的局限性，尤其是低频反射不足的问题。提出了一种反射感知的神经辐射场，能够同时建模平面反射体并精确捕捉高频反射的源。研究结果表明，该方法显著提高了场景几何的准确性和反射效果的细节展示。

    Nov, 2024