Nov, 2023

通过单张编码图像重建连续光场

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TL;DR我们提出了一种方法，可以从单个观测图像中重建目标场景的连续光场。我们的方法综合了两个方面的优点：联合孔径曝光编码用于压缩光场获取以及神经辐射场（NeRF）用于视图合成，从而实现高质量的连续光场重建。
continuous light fieldjoint aperture-exposure codingneural radiance fieldview synthesiscamera design
发现论文，激发创造
  • 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

  • 利用深度学习进行压缩光场重建

    本研究提出了使用新的、由自编码器和四维卷积神经网络组成的两个分支网络结构，深度学习途径来从单个编码的二维图像中恢复高分辨率的四维光场，以实现光场成像的实时视频采集系统的潜力。

    Feb, 2018

  • pixelNeRF：从一张或少量图像中生成神经辐射场

    我们提出了一种名为 pixelNeRF 的学习框架，可以在仅有一张或几张输入图像的条件下预测连续的神经场景表示。与现有方法相比，我们的体系结构不需要每个场景都进行优化，从而使得在仅有一张图像的情况下就可以执行视角的合成和单幅图像的三维重建。经过大量的实验证明，我们的模型在形状、类别和实景等方面都优于现有的最先进技术。

    Dec, 2020

  • SpikeNeRF：从连续脉冲流中学习神经辐射场

    使用尖峰相机数据，利用 SpikeNeRF 从尖峰相机数据中得出了基于 NeRF 的体积场景表示，既能在真实世界中去除错误测量，又能揭示出在各种真实世界的照明情况下一贯的结构，从而在某些场景中展现出比其他视觉传感器更大的优势。

    Mar, 2024

  • 使用光线空间嵌入网络学习神经光场

    本文提出了一种紧凑且直接预测射线上积分辐射度的新型神经光场表示方法，支持小基线光场数据集每像素一次网络评估的渲染，并可应用于大基线场景。

    Dec, 2021

  • 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

  • 利用 Torch 单元的神经辐射场

    提出了一种名为 Torch-NeRF 的新方法，通过扩大光线感知领域和构建样本点交互来提高神经辐射场在复杂场景中的重建性能。

    Apr, 2024

  • IllumiNeRF: 无需逆渲染的 3D 照明

    通过使用图像扩散模型对输入图像进行重新照明，并利用这些重新照明的图像重建神经辐射场（NeRF），我们提出了一种更简单的方法来实现利用目标光照下的新视点渲染的三维表示，并在多个重新照明基准测试中取得了最新的结果。

    Jun, 2024

  • 神经辐射场场景重建探索：合成、真实世界和动态场景

    该论文主要研究使用神经辐射场（NeRF）方法对合成和真实场景进行 3D 重建，包括利用多分辨率哈希编码等技术在静态和动态场景重建方面的研究。其中，还着重探讨了神经辐射场（D-NeRF）对动态场景重建的应用，并成功将其推广至真实世界动态场景。

    Oct, 2022

  • CLNeRF：连续学习与 NeRF 相遇

    提出了一个新的数据集和简单而有效的方法，即 World Across Time（WAT）数据集和 CLNeRF 方法，用于研究外观和几何随时间连续变化的场景，并使用神经辐射场（NeRFs）的生成回放和 Instant Neural Graphics Primitives（NGP）架构来更新模型。

    Aug, 2023