Dec, 2023

WaterHE-NeRF：水下场景重构的水 - 射线追踪神经辐射场

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TL;DR本研究提出了 WaterHE-NeRF，通过水下光线传输与 Retinex 理论相结合，在三维空间中准确编码颜色、密度和光亮衰减，生成模糊和清晰的多视角图像，并通过组合重建损失和 Wasserstein 距离进行图像恢复优化，同时使用直方图均衡化作为伪 GT 增强网络准确性。实验证明了 WaterHE-NeRF 在真实水下和合成数据集上的有效性。
发现论文，激发创造
  • 散射介质中的神经辐射场

    本论文研究基于神经辐射场（NeRFs）的新视点生成，提出一种在散射介质中渲染 NeRFs 的新模型，能够正确地渲染水下场景的全新感知图像，并去除介质对场景的影响。

    Apr, 2023

  • 水下 NeRF 的进一步研究：学习神经反射场以进行海洋图像真实色彩校正

    通过联合学习介质和神经场表示的效果，我们提出了一种算法来还原水下图像中的真实色彩。我们的方法将水的效应建模为距离和反射光的光衰减的组合。我们的技术能够有效地恢复水下图像的真实色彩，从而提高了采样效率和数值稳定性。

    Apr, 2023

  • NeRFReN: 具有反射特性的神经辐射场

    该研究提出了 NeRFReN，它是基于 NeRF 的，能够建模带有反射的场景，并将场景分为透射和反射组件，用单独的神经辐射场来建模两个组件，以实现高质量的新视图综合和深度估计结果。

    Nov, 2021

  • 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

  • 基于神经辐射场的全息术 [邀请]

    该研究提出了一种基于神经辐射场（NeRF）技术的生成全息图的新方法。使用深度神经网络在合理的时间内构建了从 2D 图像生成的 3D 光场的渲染流程，包括 NeRF、深度预测器和全息图生成器，而不需要任何物理计算。通过该流程，可以计算从任意方向观看的 3D 场景的预测全息图。研究还展示了仿真和实验结果。

    Mar, 2024

  • 透明物体的神经辐射场法使用视体

    我们提出了一种基于 NeRF 的方法，通过三个步骤解决了传统 NeRF 在透明对象方面的局限性。首先，使用可视外形重建透明对象的三维形状。其次，根据斯涅尔定律模拟透明对象内部的光线折射。最后，通过折射光线采样点，并将其放入 NeRF 中。实验结果表明，我们的方法解决了传统 NeRF 在处理透明对象方面的限制。

    Dec, 2023

  • REF$^2$-NeRF: 反射和折射感知神经辐射场

    基于 NeRF 的模型方法，针对含玻璃展柜的场景，提出了一种可以更准确地建模玻璃折射和整体场景的方法。该方法通过对玻璃表面和直接反射光成分进行分离和建模，实现了对多个玻璃物体的准确建模。

    Nov, 2023

  • WateRF: 辐射场的鲁棒水印用于版权保护

    我们提出了一种创新的、适用于 NeRF 表示的数字水印方法，通过在渲染过程中使用离散小波变换，结合延迟反向传播技术和区块损失，实现了嵌入二进制信息的高质量渲染。通过在 2D 渲染图像中评估嵌入水印的容量、隐形性和鲁棒性等方面，我们的方法在训练速度上比与现有的最先进方法更快，并获得了最先进的性能。

    May, 2024

  • 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

  • 镜像 - 神经辐射场：利用 Whitted 风格光线追踪学习镜子

    提出了一种名为 Mirror-NeRF 的新型神经渲染框架，能够学习镜子的准确几何和反射，并支持镜子相关的多种场景操作应用，如在场景中添加新物体或镜子，并合成这些新物体在镜子中的反射，控制镜子的光洁度，等等。通过引入反射概率和基于 Whitted Ray Tracing 的光传输模型，以及开发多种技术来促进学习过程，实验证明了该方法的优越性。

    Aug, 2023