Jun, 2024

fNeRF：来自实用相机的高质量辐射场

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TL;DR通过修改光线投射模型以利用透镜光学，我们提出了一种改进的模型，并且能够更好地匹配实际摄像机的虚焦模糊行为，特别是在部分遮挡的情况下，从而实现更锐利的重建，将全焦点图像的峰值信噪比在合成和真实数据集上提高了最多 3 dB。
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发现论文，激发创造
  • 电影高斯：具有景深的实时 HDR 辐射场

    以基于 3D 高斯喷墨技术的轻量级方法为基础，利用多视图低动态范围（LDR）图像，通过变化的曝光时间、光圈和聚焦距离重建高动态范围（HDR）光辐射场，实现灵活的重焦渲染，同时结合 HDR 和景深的处理，能够在实时电影渲染中表现出优异的性能。

    Jun, 2024

  • DoF-NeRF: 深度场景与神经辐射场相遇

    介绍了一种称为 DoF-NeRF 的新颖神经渲染方法，能够处理浅景深图像输入并模拟景深效果，通过直接调整虚拟光圈和对焦参数可以进行景深效果的直接操作。

    Aug, 2022

  • 利用 Torch 单元的神经辐射场

    提出了一种名为 Torch-NeRF 的新方法，通过扩大光线感知领域和构建样本点交互来提高神经辐射场在复杂场景中的重建性能。

    Apr, 2024

  • Nerfies: 可变形神经辐射场

    描述了一种基于神经辐射场的方法，通过优化连续的体形变场使移动设备拍摄的照片 / 视频重建变形场景，旨在生成高度逼真的渲染图像。实验表明，该方法可使用手机拍摄的自拍照片 / 视频转换成可变形的 NeRF 模型，并在任意视点产生高保真度的视图。

    Nov, 2020

  • Deblur-NeRF: 模糊图像的神经辐射场

    提出了 Deblur-NeRF 方法，采用分析合成方法重建模糊视图，通过 Deformable Sparse Kernel 模块对空间可变模糊核进行建模，共同优化 NeRF 和 DSK 模块，从而恢复锐利的 NeRF。

    Nov, 2021

  • 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

  • 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

  • DP-NeRF: 利用物理场景先验信息进行去模糊的神经辐射场

    本文提出 DP-NeRF 框架来处理受影响的图片，通过两个物理先验从实际模糊处理中获得刚性模糊核以实现三维一致性，结合深度和模糊之间的关系来细化颜色构图误差，且通过实验结果得出 DP-NeRF 成功提高构建 NeRF 的感知质量，保证 3D 几何和外观一致性。

    Nov, 2022

  • 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

  • 城市辐射场

    从由摄像头和扫描器捕捉的 RGB 图像和激光雷达扫描序列中，使用我们的扩展方法，生成具有深度信息的 3D 表面，以及合成新颖的 RGB 图像。

    Nov, 2021