ICCVAug, 2023

NeO 360：面向稀疏视角合成室外场景的神经场

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TL;DRNeO 360 是一种用于稀疏视图合成的新方法，能从少至一张图像中重建 360 度户外场景，并在探测期间无需优化大量视角。
implicit neural representationsview synthesisneo 360sparse view synthesisoutdoor scenes
发现论文，激发创造
  • 多视点视频的神经三维视频合成

    提出了一种新的 3D 视频合成方法，使用神经辐射场表示动态实景，并使用一种紧凑的表现方式，能够高质量地合成视图和插值运动，其动态场景建模方法在视角合成和动态场景表示方面都表现良好。

    Mar, 2021

  • SC-NeRF：具有稀疏视角的自校正神经辐射场

    本研究针对室外场景中的视点变化及分布偏移问题，提出了基于多头注意机制的几何校正模块和外观校正模块，通过结合这些模块，成功解决了室外场景泛化的挑战，并提供了高质量渲染结果。

    Sep, 2023

  • See360：创新的全景视角插值

    使用潜在空间视点估计的多功能高效 360 度全景视图插值框架 ——See360，采用 2D 仿射变换的方式处理摄像机为中心的视图合成，实现了四个训练数据集的实时渲染和野外视图合成的出色性能。

    Jan, 2024

  • Dream360: 基于 Transformer 的多样化沉浸式室外虚拟场景创建的 360 图像拓展

    提出了一种基于变换器的 360 图像扩充框架 Dream360，可以从用户选择的视口生成多样、高保真、高分辨率的全景图，考虑了 360 图像的球面特性，并通过两个关键学习阶段（基于 Spherical-VQGAN 的编码本全景扩充和新颖的频率感知细化）实现了更大的扩充灵活性和保真度。

    Jan, 2024

  • 快速明确的神经视图合成

    本文研究了从稀疏源观测中合成新视角的问题，提出了一种简单而有效的方法，通过将观测编码到体积表示中进行摊销渲染，并通过自我监督信号实现了对 3D 几何的有效学习。

    Jul, 2021

  • 用神经场景流场进行动态场景的时空视图合成

    提出了一种使用神经场地理概念表示动态场景，并利用单目视频生成新视角和时间合成的方法。通过神经网络优化新的场景流场来适应观测输入视角，并在复杂动态场景中表现出较好的性能。

    Nov, 2020

  • 使用神经辐射场表示场景进行视角合成

    本文介绍了一种使用深度神经网络进行视图综合和图像合成的方法，通过连续的体积场函数来优化复杂场景的视图，并在神经辐射场方面取得了最新的研究成果。

    Mar, 2020

  • 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

  • SparseGS：使用高斯投影进行实时 360° 稀疏视图合成

    我们提出了一种从稀疏训练视角中训练一致的基于 3DGS 的辐射场的方法，通过集成深度先验、生成和显式约束来减少背景折叠、移除浮点值，并增强来自未见视角的一致性，实验证明我们的方法在 MipNeRF-360 数据集上以较少的训练和推理成本超过了基本的 3DGS 的 30.5% 和基于 NeRF 的方法的 15.6%。

    Nov, 2023

  • 神经稀疏体素场

    本文介绍了一种新的神经场景表示方法 NSVF，它定义了一组体素界限的隐式场，通过稀疏体素八叉树组织，从一组姿态的 RGB 图像中逐步学习底层体素结构，并通过跳过不包含任何相关场景内容的体素来加速渲染新视角，可轻松应用于场景编辑和场景组合。

    Jul, 2020