Jul, 2024

PanDORA：室内景物的休闲高动态范围辐射采集

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TL;DRPanDORA 是一种用于室内场景高动态范围的全景双观察者辐射采集系统，使用两个 360 度相机同时采集普通曝光和快速曝光的视频，结合基于 NeRF 的算法重建了室内场景的全高动态范围辐射，既保持了可捕捉性又不牺牲视觉质量。
view synthesis methodshigh dynamic rangeradiance acquisition systemnerf-based algorithmindoor scenes
发现论文，激发创造
  • 从户外全景图中学习高动态范围

    本研究提出了一种基于学习的逆色调映射方法，利用深度自动编码器从非线性、饱和、低动态范围全景图中回归出线性的高动态范围数据，以验证该方法在捕获户外环境映射和图像匹配等方面的实用性。

    Mar, 2017

  • 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

  • HDR-NeRF：高动态范围神经辐射场

    本研究提出了高动态范围神经辐射场 (HDR-NeRF)，通过模拟图像物理成像过程中的亮度场和色调映射器等关键参数，实现了在不同曝光条件下生成新的高动态范围和低动态范围图像。实验结果表明，该方法不仅能准确控制合成视图的曝光，还能渲染出具有高动态范围的视图。

    Nov, 2021

  • 动态场景下的快速高动态范围辐射场

    提出了名为 HDR-HexPlane 的动态 HDR NeRF 框架，可以从具有不同曝光的动态 2D 图像中学习 3D 场景，使用可学习的曝光映射函数和相机响应函数，可以在任意时间点生成具有所需曝光的高质量新视图图像。

    Jan, 2024

  • StyleLight: 用于光照估计和编辑的 HDR 全景图生成

    用于室内全景高动态范围 HDR 照明估计和编辑的新光照估计和编辑框架，从一张低动态范围 LDR 相机拍摄的单个有限视场 LFOV 图像生成高动态范围 (HDR) 的室内全景照明。该框架结合了 LDR 和 HDR 全景合成，使用了 LFOV - 全景和 LDR-to-HDR 光照生成方法，提出了一种耦合双 StyleGAN 全景合成网络 (StyleLight)，并且在室内 HDR 全景照明估计方面表现出优秀的性能。

    Jul, 2022

  • 在 360 度世界中移动：从单个全景合成全景视差

    OmnineRF 是第一个将视差功能应用于新型全景视图合成方法，通过在不同虚拟相机位置的不同 2D 全景坐标系之间进行前后投影，从而可以优化一个全向神经辐射场并实现全向视角下固定中心的可见像素的集合，以估算来自不同相机位置的新视角的图像渲染效果。

    Jun, 2021

  • EverLight: 室内外可编辑的 HDR 光照估算

    本研究提出了一种将参数化的灯光模型与 360 度全景图相结合的方法，该方法使用最新的基于 GAN 的 LDR 全景图延伸技术，提供可编辑的室内外环境下的 HDR 灯光，从而实现建模的高度逼真性和场景编辑的易用性。

    Apr, 2023

  • IRIS：从低动态范围图像中反渲染室内场景

    从多视角、低动态范围（LDR）图像中恢复场景的基于物理的材质属性和空间变化的高动态范围（HDR）照明，实现了高度逼真的重照和物体插入。

    Jan, 2024

  • 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

  • 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