Dec, 2023

混合神经渲染：自适应体积表面的高效神经渲染

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TL;DR使用混合的神经辐射场（HybridNeRF）方法，将大多数对象作为表面渲染，同时以体积化的方式对挑战性区域进行建模，以提高视图合成的质量和实时性。
neural radiance fieldsvolume renderingsurface representationshybridnerfview synthesis
发现论文，激发创造
  • 快速神经辐射场重建的体积特征渲染

    本研究提出了将本应在神经网络评估后再进行渲染的颜色，改为直接渲染出射线查询的特征向量，从而大幅降低了神经网络评估的复杂度和计算开销，并取得了较好的渲染质量。

    May, 2023

  • VoxNeRF：连接体素表示和神经辐射场，用于增强室内视角合成

    VoxNeRF 是一种利用体积表示增强室内视图合成质量和效率的新方法，通过构建结构化场景几何并将其转换为基于体素的表示，以及采用独特的基于体素引导的高效采样技术，成功地提高了视图合成的效果。VoxNeRF 在速度上甚至超越了 Instant-NGP，推动了该技术向实时化发展。

    Nov, 2023

  • 高效神经辐射场渲染的自适应壳

    神经辐射场通过平滑过渡体积 - 表面渲染方法，在加速渲染速度的同时提高视觉保真度，并能够通过提取的网格包络应用于动画和仿真等下游应用。

    Nov, 2023

  • 动态网格感知辐射场

    该论文设计了一种在传统图形管线中将多边形网格资源嵌入逼真的神经放射场（NeRF）体积中的方法，以便能够以物理一致的方式渲染和模拟它们，通过在渲染和模拟过程中设计了网格和 NeRF 之间的双向耦合，解决了路径跟踪器和标准 NeRF 之间的颜色空间差异，还提出了一种估计光源和在 NeRF 上投射阴影的策略，并将混合表面 - 体积形式与高性能物理模拟器高效地集成在一起。

    Sep, 2023

  • 神经 RGB-D 表面重建

    该研究论文提出了一种基于截断有符号距离函数的 NeRF 框架的 3D 重建方法，结合 RGB-D 传感器和相机细化技术，得到高质量的空间重建结果。

    Apr, 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

  • NeRFs: 最佳三维表示的探索

    Neural Radiance Fields (NeRFs) are a new representation of 3D scenes for view synthesis and image-based rendering, widely used and extended by thousands of papers, with potential for future advancements in 3D representations.

    Aug, 2023

  • 基于点的神经辐射场模型：Point-NeRF

    该论文介绍了一种新的基于神经网络点云的辐射场模型 ——Point-NeRF，它结合了 NeRF 和深度多视图立体成像两种方法的优点，可用于高质量的视图合成和快速的场景几何重建。Point-NeRF 可以通过射线行走的渲染管道有效地渲染神经点特征，相对于 NeRF 具有快速训练和处理 3D 重建错误和异常数据的优势。

    Jan, 2022

  • Hyb-NeRF：神经辐射场的多分辨率混合编码

    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

  • UNISURF：统一神经隐式曲面和辐射场用于多视角重建

    该研究通过统一的方式制定了表面和体渲染，从而使得无需任何输入蒙版即可实现准确表面重建，并通过实验证明其能够在各方面都优于 NeRF 方法并与 IDR 方法相媲美。

    Apr, 2021