Nov, 2023

Obj-NeRF: 从多视图图像中提取物体 NeRF

PDF
TL;DR本研究提出了 Obj-NeRF，一种综合管道，通过使用一个单一的提示从多视图图像中恢复特定对象的 3D 几何形状。该方法结合了 Segment Anything Model（SAM）的 2D 分割能力和 NeRF 的 3D 重建能力，并应用了几种有效技术。此外，研究还构建了一个包含多样化对象的大规模对象级 NeRF 数据集，可在各种下游任务中发挥作用。为了证明我们的方法的实用性，我们还将 Obj-NeRF 应用于包括对象去除、旋转、替换和重新上色在内的各种应用。
neural radiance fieldsobj-nerfmulti-view images3d geometrysegment anything model
发现论文，激发创造
  • OR-NeRF：由多视角分割指导的神经辐射场，用于删除 3D 场景中的对象

    本文提出了一种名为 OR-NeRF 的新型对象移除流水线，它可以在单个视图上通过点或文本提示从 3D 场景中移除对象，并在更短的时间内实现更好的性能。

    May, 2023

  • Blended-NeRF: 在现有的神经辐射场中生成和混合零样本目标

    Blended-NeRF 是一种基于文本提示或图像贴片及 3D ROI 盒子的方法，利用预训练的语言 - 图像模型来操纵合成并混合一个新对象到现有的 NeRF 场景中实现对现有场景感兴趣区域的编辑，使用新颖的容积混合技术进行无痕混合。

    Jun, 2023

  • Open-NeRF：面向开放词汇的 NeRF 分解

    该研究关注解决从开放词汇中将神经辐射场（NeRF）分解为对象的挑战，这对于三维重建和视图合成中的对象操作是至关重要的。我们提出了 Open-NeRF，利用大规模、现成的分割模型，如 Segment Anything Model（SAM），并引入了一种集成和蒸馏范式，通过层次嵌入来既实现开放词汇查询的灵活性，又保持三维分割的准确性。Open-NeRF 首先利用大规模的基础模型根据不同视角生成分层的二维掩模提案，然后通过跟踪方法对这些提案进行对齐，并在三维空间中进行集成，最后蒸馏为三维场。该过程确保了不同视角下的对象一致识别和细粒度，即使在涉及遮挡和模糊特征的挑战性场景中也是如此。实验结果表明，Open-NeRF 在开放词汇的场景中胜过了 LERF 和 FFD 等最先进的方法。Open-NeRF 为 NeRF 分解提供了一个有前途的解决方案，通过开放词汇查询引导，能够在开放世界的三维场景中实现新的机器人和视觉语言交互应用。

    Oct, 2023

  • Enhance-NeRF: 神经辐射场的多重性能评估

    该研究通过提出 Enhance-NeRF 模型，增强神经放射场（NeRF）在虚拟现实和增强现实等领域的三维重建应用，改进了场景识别和学习能力，有望广泛应用于照明、材质和形状的室外场景重建，具备插拔式的易用性，并能够与其他 NeRF-based 模型轻松集成。

    Jun, 2023

  • 使用深度感知优化提高神经辐射场用于新景深合成

    SfMNeRF 提出了一种基于神经辐射场的方法，结合自监督深度估计方法对样本进行重构，同时利用极线和光度一致性等约束构建 3D 场景几何图像，提高了神经辐射场的表现，实现了更好地合成新视角。

    Apr, 2023

  • SANeRF-HQ：高质量采样对于 NeRF 中的任何分割

    本研究介绍了 Segment Anything for NeRF in High Quality (SANeRF-HQ) 方法，通过结合 Segment Anything Model (SAM) 和 Neural Radiance Fields (NeRF) 实现了高质量的给定场景中任意对象的三维分割，提高了分割边界的准确性，优于当前 NeRF 对象分割的最新方法，并具备更高的对象定位灵活性和多视图的一致对象分割。

    Dec, 2023

  • 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

  • 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

  • 实例神经辐射场

    这篇论文介绍了一种名为 Instance NeRF 的学习型 NeRF 3D 实例分割管道，它采用 3D 提案基于掩膜预测网络，可以学习给定场景的 3D 实例分割，并在任意 3D 点查询实例信息，超越了以前的 NeRF 分割方法和具有竞争力的 2D 分割方法。

    Apr, 2023

  • SAID-NeRF：透明物体的分割辅助 NeRF 深度补全

    使用 Visual Foundation Models（VFMs）以零样本、无标签的方式，通过同时重建语义场和增强模型来指导 NeRF 重建过程，从而获取透明物体的准确深度信息。我们的方法 SAID-NeRF 在透明物体深度完成数据集和机器人抓取方面展现了显著的性能。

    Mar, 2024