Dec, 2023

RING-NeRF：基于残差隐式神经网络格的通用架构

PDF
TL;DR我们介绍了一种名为 RING-NeRF 的新的简单而高效的体系结构，基于 Residual Implicit Neural Grids，用于控制场景和潜在空间之间映射函数的细节级别，并结合距离感知的正向映射机制和连续的粗 - 细重建过程，在快速训练和性能方面展示出先进的表现，包括：抗锯齿渲染，从少数监督视点的重建质量以及在缺乏合适的场景特定初始化的情况下对基于 SDF 的 NeRF 的鲁棒性。我们还展示了我们的架构可以动态添加网格以增加重建的细节，为自适应重建铺平了道路。
neural fieldsring-nerf3d reconstructionview synthesislatent spaces
发现论文，激发创造
  • Zip-NeRF: 基于格点的反锯齿神经辐射场

    使用渲染和信号处理中的思想，将 mip-NeRF 360 和基于网格的模型相结合，使误差比之前的技术低 8%-76%，并且训练速度比 mip-NeRF 360 快 22 倍。

    Apr, 2023

  • 金字塔神经辐射场 PyNeRF

    通过在不同空间网格分辨率上训练模型头部，我们对基于网格的模型进行简单修改，以实现容易的扩展，提高渲染质量和性能效率。

    Nov, 2023

  • DistGrid：具有分布式多分辨率哈希网格的可扩展场景重建

    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

  • 神经 NeRF 压缩

    该论文提出了一种针对基于网格的 NeRF 模型的效率压缩方法，使用非线性变换编码范式和神经压缩对模型的特征网格进行压缩，引入重要性加权的失真率目标和利用掩蔽机制的稀疏熵模型以利用潜在特征网格的空间不均匀性，实验证明该方法在基于网格的 NeRF 压缩效率和重建质量方面优于现有工作。

    Jun, 2024

  • 大城市场景的网格引导神经辐射场

    该研究提出了一个新的框架用于实现对大型城市场景的高保真渲染，该框架运用了一种简化的多分辨率地面特征平面表示来捕捉场景，并通过另一个 NeRF 分支的位置编码输入进行补充，以联合学习的方式进行渲染。

    Mar, 2023

  • 自适应多 NeRF：利用自适应多尺度神经辐射场渲染中的高效并行性

    通过将场景自适应地细分为轴对齐的包围盒，并使用树层次结构方法将较小的 NeRF 分配给不同大小的子空间，该论文提出了一种有效的适应性多 NeRF 方法，以加速针对复杂场景的神经渲染过程，以实现对特定场景部分的精细神经表示。

    Oct, 2023

  • NeRF 融合：基于 NeRF 的大规模场景表示

    本文介绍了一种名为 NeRFuser 的架构，它可以在不需要访问大量用于生成它们的图像集的情况下，对 NeRF（神经辐射场）进行注册和混合。NeRFuser 使用 re-rendering 技术进行注册，提出了基于采样的反距离加权进行混合，经实验证明具有鲁棒性。

    May, 2023

  • 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

  • 利用神经辐射场实现实时视图合成

    该论文提出了一种名为 Sparse Neural Radiance Grid 的新方法，它使用学习的稀疏体素网格表示，通过对神经辐射场（Neural Radiance Fields）进行预处理和存储（烘焙）来实现实时渲染。通过该方法，可以在以往的基础上保留了 NeRF 渲染精细几何细节和视图相关外观的能力，实现在普通硬件上进行实时渲染。

    Mar, 2021

  • 神经辐射场（NeRFs）：综述与一些最近的发展

    Neural Radiance Field (NeRF) is a framework representing a 3D scene with MLP, achieving state-of-the-art photorealistic image renderings for view synthesis and expanding capabilities to generate views from dynamic scene representations with fewer images for training.

    Apr, 2023