SCALAR-NeRF: 可扩展的大规模神经辐射场景重建
Block-NeRF 是神经辐射场的变种,可以有效表示大规模环境,将场景分解成 NeRF 可以将渲染时间与场景大小分离,使渲染可以扩展到任意大的环境,并允许环境进行每个块更新。通过引入外观嵌入,学习的姿态细化和可控的曝光,以及介绍邻接 NeRF 之间对齐外观的程序,我们采用数种架构变化使 NeRF 对不同环境条件下多个月采集的数据具有鲁棒性。通过 280 万张图像构建 Block-NeRF 的网格,创建迄今为止最大的神经场景表示,能够渲染旧金山整个社区。
Feb, 2022
针对大规模场景重构的问题,我们引入了 BirdNeRF,这是 Neural Radiance Fields(NeRF)的一种适应型设计,专门用于利用航拍图像进行场景重构。与以前的研究集中在小规模和以物体为中心的 NeRF 重建不同,我们的方法解决了多个挑战,包括:(1) 解决了大型模型训练和渲染速度慢的问题;(2) 满足了对建模大量图像的计算需求,需要高性能 GPU 等大量资源;(3) 克服了由于模型容量有限而导致的大规模重建任务中常见的显著伪影和低视觉保真度问题。具体而言,我们提出了一种基于鸟瞰姿态的空间分解算法,将大型航拍图像集分解为多个具有适当重叠的小集合,使我们能够训练子场景的独立 NeRFs。该分解方法不仅将渲染时间与场景大小解耦,还使得渲染能够无缝地扩展到任意大的环境中。此外,它允许对环境进行块级别的更新,提高了重建过程的灵活性和适应性。此外,我们提出了一种投影引导的新视角重新渲染策略,有助于有效利用独立训练的子场景生成优秀的渲染结果。我们在现有数据集以及我们自己的无人机拍摄素材上对我们的方法进行了评估,在单个 GPU 上提高了 10 倍于经典的摄影测量软件和 50 倍于最先进的大规模 NeRF 解决方案的重建速度,并具有类似的渲染质量。
Feb, 2024
我们提出了 Drone-NeRF 框架,通过使用神经辐射场(NeRF)来增强适用于无人机倾斜摄影的无界大规模场景的高效重建,将场景根据摄像机位置和深度可见性划分为均匀的子块,在 NeRF 的并行训练中训练子场景,然后合并为完整场景,通过优化相机姿态和引导 NeRF 使用均匀采样器来完善模型,集成选择的样本提高准确性,哈希编码融合 MLP 加速密度表示,生成 RGB 和深度输出,该框架解决了与场景复杂性、渲染效率和无人机获取图像准确性相关的挑战,展示了有前景的能力。
Aug, 2023
NeRFusion 提出了一种方法,通过将 NeRF 和 TSDF-based fusion 技术结合起来,实现了大规模室内场景的高效重建和逼真渲染,使用全新的循环神经网络来递增地重建实时稀疏场景表示,进一步提高了渲染质量,取得了大规模室内和小型物体场景的最先进质量,并比 NeRF 和其他最新方法重建速度更快。
Mar, 2022
基于多分辨率哈希格方法的可扩展场景重建方法,通过划分大型场景、消除背景 NeRF,并利用分割体积渲染方法处理跨边界射线,实现了更高质量、更可扩展的场景重建。
May, 2024
利用神经辐射场(NeRFs)建立大规模的高楼或多个城市街区跨度的交互式 3D 环境,研究通过分析可见性统计信息,提出特殊化参数不同区域的稀疏网络结构、基于几何聚类的数据并行算法,并对 NeRF 快速渲染程序提出了新方法,有效解决了训练速度和渲染速度等多项挑战。
Dec, 2021
本研究提出了一种基于神经场的大规模重建系统,它利用激光雷达和视觉数据生成几何精确且具有照片级真实纹理的高质量重建,同时使用激光雷达 SLAM 系统提供深度和表面法线的强几何约束来改进传统的神经辐射场表示方法。
Mar, 2024
Hyb-NeRF 是一种新颖的神经辐射场,具有多分辨率混合编码,实现了高效的神经建模和快速渲染,同时允许高质量的新视角合成。它通过从粗到细的分辨率级别使用不同的编码策略来表示场景,并利用可学习的位置特征以及基于哈希的特征网格的快速优化速度和局部细节。此外,为了进一步提高性能,还将锥形跟踪特征嵌入到可学习的位置编码中,消除了编码的歧义性并减少了走样伪影。广泛的合成和实际数据集实验证明,与以往最先进方法相比,Hyb-NeRF 在更快的渲染速度、更好的渲染质量和更低的内存占用方面取得了优势。
Nov, 2023
BungeeNeRF is introduced to address the issues of level-of-detail rendering in multi-scale Neural Radiance Fields in real-world 3D environments with drastically varying views and yields superior modeling results on various data sources.
Dec, 2021