Jun, 2024

psPRF：用于广义三维重建卫星图像的全平面神经辐射场

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TL;DR该论文介绍了一种针对卫星传感器的低分辨率 RGB 图像和高分辨率全色图像的 Planar 神经辐射场（psPRF），通过采用显式的光谱到空间卷积（SSConv）来增强多模态表示能力，并采用投影损失来支持 psPRF 的泛化能力，该方法在多场景的 WorldView-3 数据集上取得了最先进的性能。
发现论文，激发创造
  • rpcPRF：面向卫星相机的通用 MPI 神经辐射场

    用于卫星图像的新视角合成的文章，其模型基于多平面图像的 RPC，结合了隐式表示和 RPC 模型的优势，在单视角和多视角任务中都展现出较高的图像保真度、重建准确性和效率。

    Oct, 2023

  • PERF：从单个全景图生成全景神经辐射场

    本文提出了一个由单个全景图训练出的全景神经辐射场模型（PERF）用于 360 度全景图的新视角合成，其中采用了一种协作 RGBD 修复方法和逐步修复和删除的策略，实现了在复杂场景中的 3D 漫游。该方法在 Replica 数据集和 PERF-in-the-wild 数据集上进行了广泛实验证明了其优越性，并可广泛应用于全景图转 3D、文本转 3D 和 3D 场景风格化等实际应用中。

    Oct, 2023

  • Pano-NeRF：从稀疏低动态范围全景图像合成具有几何图形的高动态范围新视点

    稀疏低动态范围（LDR）全景图像中辐照度场的模型提高了几何恢复和高动态范围（HDR）重建的能力，并且在实验证明了其有效性。

    Dec, 2023

  • NeRF-SR：使用超采样的高质量神经辐射场

    NeRF-SR 是一种高分辨率、低分辨率输入的新视角综合解决方案，基于神经放射场，利用超采样策略和改进网络，在没有外部信息的情况下，实现了高质量的新视角合成。

    Dec, 2021

  • SparseSat-NeRF: 稀疏遥感图像的密集深度监督神经辐射场

    使用稀疏卫星观测视图的 SpS-NeRF 方法通过密集深度监督以及传统半全局 MVS 匹配提供的互相关相似度指标，有效地生成数字表面模型，并与 NeRF 和 Sat-NeRF 进行对比。

    Sep, 2023

  • 双向引导辐射场处理

    在 NeRF 训练阶段，通过图像信号处理与 3D ISP 技术分离现代相机的增强，并在后期应用用户期望的增强，从而提高新视角合成的视觉质量。

    Jun, 2024

  • 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

  • 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

  • SPARF: 稀疏且有噪声姿势的神经辐射场

    这篇论文提出了一种基于多视角几何约束、利用稀疏输入视角和深度一致性损失函数的方法: Sparse Pose Adjusting Radiance Field (SPARF)，以在仅有少数宽基线输入图像的情况下 (尽低至 3 张)，实现新视角合成，同时在多个具有挑战性的数据集上取得了新的最先进结果。

    Nov, 2022

  • Sat-NeRF: 使用 RPC 相机学习多视图卫星摄影测量和瞬时物体以及阴影建模

    介绍了一种新的卫星多视角摄影测量学的端到端模型 - 卫星神经辐射场（Sat-NeRF），利用神经渲染的最新技术结合本地卫星相机模型，通过阴影感知辐照模型和不确定性加权等方法来提高模型对于多次拍摄图像在外观上的高质量表现。

    Mar, 2022