Mar, 2024

闪电 NeRF：高效的自动驾驶混合场景表示

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TL;DR通过在自动驾驶场景中使用来自 LiDAR 的几何先验知识，Lightning NeRF 显著提高了 NeRF 的新视图合成性能，减少了计算开销，并在真实世界数据集上的评估中取得了显著的性能提升。
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发现论文，激发创造
  • DiL-NeRF：透视街景中的激光雷达神经辐射场探究

    利用 Lidar 数据改善街景下基于神经辐射场的光线追踪和视图合成技术。

    May, 2024

  • Drone-NeRF：大规模无人机勘测的高效 NeRF 基于的三维场景重建

    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

  • EfficientNeRF: 高效神经辐射场

    本文提出 EfficientNeRF，一种高效的基于 NeRF 的方法，用于表示 3D 场景和合成新视图图像。通过在粗略和精细阶段分别提出有效的和关键的采样方法，以显著提高采样效率。同时，设计一种新的数据结构来加速整个场景的缓存以加速渲染速度。结果表明，本方法可以缩短 88% 以上的训练时间，实现超过 200 FPS 的渲染速度，而仍保持竞争力的准确性，从而促进 NeRF 在现实世界中的实际应用和推广。

    Jun, 2022

  • S-NeRF：街景的神经辐射场

    本文提出了一种新的街景神经辐射场模型（S-NeRF），它考虑了大规模背景场景和前景移动车辆的新视角合成，通过改进场景参数化函数和学习更好的神经表示来应对现有 NeRF 模型在街景合成中出现的问题，并使用嘈杂和稀疏的 LiDAR 点来提高训练的鲁棒性和减少深度奇异值出现的情况。我们的 S-NeRF 模型在各种大规模驾驶数据集上的实验证明了它优于现有最先进方法在街景合成中减少了 7％至 40％的均方误差，并在移动车辆渲染的 PSNR 方面获得了 45％的增益。

    Mar, 2023

  • S-NeRF++：基于神经重建和生成的自动驾驶仿真

    S-NeRF++ 是一种基于神经重建的创新自动驾驶仿真系统，它能够生成大量具有高渲染质量的逼真街景和前景物体，并具有灵活的操作和模拟能力。通过使用质量较高的仿真数据，我们发现感知方法在几个自动驾驶下游任务上享受了性能提升，进一步证明了我们提出的仿真器的有效性。

    Feb, 2024

  • 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

  • 室外场景重光照下的 NeRF

    利用神经辐射场模型，通过对野外拍摄的照片的同时处理来实现对室外场景的光照和视角的编辑，并与 SoTA 进行比较，其结果表明，该方法可实现更高质量和更逼真的自阴影重现。

    Dec, 2021

  • Mega-NeRF：构建大规模 NeRF 以用于虚拟飞行

    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

  • LiDAR-NeRF: 基于神经辐射场的全息 LiDAR 视角综合

    本文提出了一种用于 LiDAR 传感器的新型视角合成任务，并介绍了一种可微分的 LiDAR 渲染器及其结合神经辐射场的端到端框架，证明了该方法在多种数据集上的优越性。

    Apr, 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