CVPRMay, 2024

野外无干扰 NeRFs 的即时利用不确定性

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TL;DR通过简单高效的方法，在复杂的野外场景中从仅仅随意捕捉的图像序列中合成新视角，去除干扰物以及极大地提高收敛速度，从而显著改进了现有技术，为 NeRF 在各种多样化的动态现实应用中开辟了新的研究方向。
neural radiance fieldsnerfssynthesisrender qualitycomplex, in-the-wild scenes
发现论文，激发创造
  • 野外的 NeRF: 用于无约束照片集合的神经辐射场

    本论文提出了一种基于学习的方法，利用无组织的野外照片合成复杂场景的新视图，并介绍了一系列扩展 NeRF 的方法以解决自然图像中的一些问题，最终成功地构建了名称为 NeRF-W 的系统，能够从互联网上的无组织照片集合中重建场景并呈现接近于照片现实主义水平的合成视图。

    Aug, 2020

  • 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

  • D-NeRF：用于动态场景的神经辐射场

    本文提出了 D-NeRF 方法，将神经辐射场扩展到动态领域，允许从单个相机围绕场景重建和渲染对象的新图像。通过将时间作为系统的额外输入，并将学习过程分为两个主要阶段，可以同时学习两个映射，实现控制相机视图和时间变量以及物体移动的目的。

    Nov, 2020

  • 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

  • ActiveNeRF: 带有不确定性估计的学习何时看见

    本研究提出了一种新学习框架，ActiveNeRF，通过利用不确定性估计和主动学习策略来提高 NeRF 模型在少量样本下的泛化性能，从而实现在资源受限的情况下从 2D 图像集中构建 3D 场景以及生成新视角的重建。

    Sep, 2022

  • 暗光下的 NeRF：基于噪声原始图像的高动态范围视角综合

    本文介绍了一种叫做 RawNeRF 的技术，它可以直接从线性原始图像中进行训练，生成高动态范围的新视角合成图像，重构低光照条件下极其嘈杂的原始图像所代表的场景。

    Nov, 2021

  • OD-NeRF：实时动态神经辐射场的高效训练

    提出了 OD-NeRF，它可以实现动态三维场景的流式训练和渲染，并在实现帧间隐式跟踪和采样方面取得了重要进展。

    May, 2023

  • 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

  • 通过渐进相机布置提升 NeRF 在复杂环境中的质量

    优化 NeRF 模型时，良好的数据样本和有效的相机位置选择对于最终重建的可视化质量至关重要。本研究提出了一种算法，能够以最少的假设来提供改善可视化质量的新相机位置，并在各方面优于基线和类似方法。

    Aug, 2023

  • 来自非约束图像集的新视角合成的 Cross-Ray 神经辐射场

    本文提出了一种名为 Cross-Ray NeRF 的方法，通过利用交互信息合成视野，在处理过场景图像时能有效地减少遮挡和幽灵物体等问题。

    Jul, 2023