Sep, 2023

ResFields：用于时空信号的残差神经场

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TL;DR提出了一种将时间残差层引入神经场的有效方法，用于表示复杂的时间信号，通过降低可训练参数数量和增强泛化能力的矩阵分解技术，实现了对 2D 视频逼近、通过时间 SDFs 进行动态形状建模和动态 NeRF 重建等各种具有挑战性任务中结果的稳定提升，并通过展示其在轻量级捕获系统的稀疏传感输入中捕获动态 3D 场景的实际效果证明了 ResFields 的实用性。
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发现论文，激发创造
  • 神经残留光辐射场用于流畅自由视点视频

    本文提出了一种名为 Residual Radiance Field (ReRF) 的新技术，用于高效压缩长时间动态场景的实时自由视点视频渲染，借助全局坐标小型 MLP 作为特征解码器。通过使用紧凑的运动网格以及残差特征网格来利用帧间特征相似性，我们表明这样的策略可以处理大运动而不降低质量，并且提供了一个特殊的 FVV 编解码器和一个 ReRF 播放器，支持在线流式传输长时间动态场景的 FVVs，并通过大量实验展示了 ReRF 在动态辐射场紧凑表示方面的有效性。

    Apr, 2023

  • 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

  • 基于 3D 神经场的深度学习

    本文提出了 nf2vec 框架，用于在单次推断中为输入的神经场生成紧凑的潜在表示，展示了将其嵌入到深度学习流程中并成功解决各种任务的有效性。

    Dec, 2023

  • 神经残余流场用于高效视频表征

    通过将视频运动信息与颜色信号分离，利用降低视频信号的时空冗余性的方式，提出了一种用于表示和压缩视频的神经场结构，该模型具有更高的参数效率和更好的实验效果。

    Jan, 2022

  • H-NeRF: 人体运动的神经辐射场渲染与时间重建

    本文提出了神经辐射场用于人物运动的渲染和时空（4D）重建，该方法将神经场表示、新视角合成和隐式统计几何人类表示相结合，并应用于人类姿势识别和服装模拟。

    Oct, 2021

  • RING-NeRF：基于残差隐式神经网络格的通用架构

    我们介绍了一种名为 RING-NeRF 的新的简单而高效的体系结构，基于 Residual Implicit Neural Grids，用于控制场景和潜在空间之间映射函数的细节级别，并结合距离感知的正向映射机制和连续的粗 - 细重建过程，在快速训练和性能方面展示出先进的表现，包括：抗锯齿渲染，从少数监督视点的重建质量以及在缺乏合适的场景特定初始化的情况下对基于 SDF 的 NeRF 的鲁棒性。我们还展示了我们的架构可以动态添加网格以增加重建的细节，为自适应重建铺平了道路。

    Dec, 2023

  • NeRF$^ extbf {2}$：神经无线电辐射亮度场

    本研究利用神经射频辐射场，NeRF$^ extbf {2}$ 来解决射频信号精确建模中的难点，通过训练神经网络，提升了射频信号的可感知性，同时，通过建模射频模型和射线追踪来生成合成数据集，使用 Turbo-learning 技术，提升了应用层人工神经网络的性能。

    May, 2023

  • 神经辐射场：过去、现在和未来

    本篇论文探讨了 Neural Radiance Fields（NeRFs）在 3D 计算机视觉、计算机图形学和机器学习等领域的应用，包括历史、研究进展、潜在应用和影响等方面，并对相关研究进行了分类总结。

    Apr, 2023

  • Reg-NF: 神经场中隐性表面的高效配准

    本研究采用神经场进行注册，通过优化两个具有不同缩放因子的任意神经场之间的相对 6 自由度变换，实现连续隐式表示的多个神经场的注册，同时讨论神经场在无约束环境中的应用挑战和未来研究方向。

    Feb, 2024

  • Simple-RF: 用更简单的解决方案规范稀疏输入辐射场

    通过设计较为简化的能力增强模型，我们观察到较好的深度监督效果，进而提高稀疏视图下的主要辐射场的视图合成性能。

    Apr, 2024