Nov, 2023

NePF：用于单阶反渲染的神经光子场

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TL;DR我们提出了一种新的单阶段框架，神经光子场（NePF），用于解决多视图图像中的逆渲染问题。与以往的方法相反，我们质疑在多个阶段中恢复几何、材质和光照，并从不同的神经场中提取属性的复杂性，并介绍了一种单阶段框架，统一恢复所有属性。NePF 通过充分利用神经隐式表面权重函数和视角相关辐射的物理含义，实现了这种统一。此外，我们引入了一种创新的基于坐标的快速体积物理渲染照明模型。为了规范这个照明，我们实现了扩散估计的亚表面散射模型。我们在真实和合成数据集上评估了我们的方法。结果表明，我们的方法在恢复高保真几何和可视合理的材料属性方面具有优越性。
发现论文，激发创造
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    Mar, 2024

  • NeILF: 基于神经网络的物理感材料估计的入射光场

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    Mar, 2022

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    Nov, 2023

  • 神经场遇上显式几何表示，逆向渲染城市场景

    提出一种新的逆向渲染框架，能够从一组 RGB 图像中联合重建场景几何、空间变化的材料和 HDR 照明，并支持物理场景操作，例如射线跟踪阴影投射。

    Apr, 2023

  • NeFII：近场间接照明反演渲染下的反射分解

    本文提出了一种端到端的反渲染算法，使用 Monte Carlo 路径追踪缓存间接光照信息，以实现物质和光照的分解，并通过内在神经辐射与路径追踪结果之间的辐射一致性约束及联合优化方法来提高分解表现，实验证明该方法在多个合成和真实数据集上的表现优于现有技术，尤其在互反分解方面。

    Mar, 2023

  • PS-NeRF：基于神经网络的多视图光度立体反演

    本研究提出了一种基于神经反演渲染的多视角光度立体（MVPS）方法，能够同时估算几何形状、材料和光源，并且在人工渲染、再照明和材质编辑方面具有较高的精度。

    Jul, 2022

  • 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

  • NeuS-PIR: 使用预积分渲染学习可重新照明的神经表面

    本文提出了一种新方法，使用预积分渲染有效地学习可重构的神经表面，同时在神经隐式场内学习几何、材料和照明等物理属性，并在协作上进行优化，实现了在合成和真实数据集中超越现有技术的效果。

    Jun, 2023

  • S$^3$-NeRF：单视角下通过遮挡和阴影得出的神经反射场

    利用单视图图像下不同点光源捕捉来学习神经场景表示，利用阴影和明暗等单目线索推断场景几何，并学习神经反射场，用于代表场景 3D 几何和 BRDF。实验表明，该方法能够从单视图图像中恢复场景的 3D 几何，包括可见和不可见部分，适用于新视角合成和再照明等应用。

    Oct, 2022

  • 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