Dec, 2023

透明物体的神经辐射场法使用视体

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 透明和镜面对象的神经折射 - 反射场中的 3D 重建和视图合成

    本文介绍了一种新的方法，即折射 - 反射场，用于解决透明和镜面对象合成中的光线路径复杂性问题，并提出了一种虚拟锥超采样技术实现高效且有效的抗锯齿。通过在真实世界和合成数据集上进行测试，并对各种编辑应用进行定量和定性评估，包括材料编辑、对象替换 / 插入和环境照明估计，我们对该方法进行了基准测试。

    Sep, 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • BeyondPixels：神经辐射场演变的综合综述

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    Jun, 2023

  • 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

  • Dex-NeRF：使用神经辐射场感知透明物体

    利用神经光辐射场技术检测、定位并推断透明物体的几何形状，结合光源的设置和透射率感知的深度渲染，实现了透明物体的稳定夹取，其成功率分别达到了 90% 和 100%。

    Oct, 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

  • 具有阴影指导的 NeRF 合成

    本文提出了一种叫做 NeRF 综合的新任务，利用 NeRF 补丁范例的结构内容构建大尺寸的新辐射场，我们提出了一种两阶段的方法来综合新场景，控制场景的照明效果采用阴影指导而不是分离场景，我们表明了我们的方法可以生成高质量的结果，对曲面上的新场景进行综合，增强了我们所提出的 NeRF 综合方法的实用性。

    Jun, 2023