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将分布式 NeRF 与三阶段鲁棒姿态优化相结合
通过三阶段位姿优化，建立具有分布式 NeRF 系统，在真实和模拟场景中展示出卓越性能的 NeRF 混合，包括精确姿势优化、多层级 NeRF 和坐标系转换。
PDF2 months ago
Mip-Grid: 神经辐射场的抗锯齿网格表示
本文介绍了一种名为 mip-Grid 的方法，它将消除深度学习模型渲染过程中的锯齿状失真问题与快速训练相结合的网格表示技术，通过生成多尺度的网格并使用尺度感知坐标检索不同尺度的特征，大大提高了渲染性能和训练速度。
PDF4 months ago
大规模航拍图像中的神经辐射场（NeRF）实现 —— 多切分方法和 NeRF 的几何评估
通过增加位置特定的采样技术和多镜头分块策略，我们在大规模航拍数据集上扩展了 Neural Radiance Fields (NeRF) 模型，并对 NeRF 的几何特性进行了全面评估。我们的方法 Mip-NeRF 在几何性能上相较于传统方法
PDF9 months ago
实时反走样神经渲染的多尺度表示
本文介绍了一种名为 Mip-VoG 的新的多尺度渲染技术，采用四线性插值将 3D 场景中的位置映射到其特征和密度。相比传统的 NeRF 和 Mip-NeRF 方法，Mip-VoG 在同时提高多尺度训练和实时抗锯齿渲染方面具有更好的性能。
PDFa year ago
Zip-NeRF: 基于格点的反锯齿神经辐射场
使用渲染和信号处理中的思想，将 mip-NeRF 360 和基于网格的模型相结合，使误差比之前的技术低 8%-76%，并且训练速度比 mip-NeRF 360 快 22 倍。
PDFa year ago
Mip-NeRF 360：无界防锯齿神经辐射场
本研究提出了一种名为 mĩp-NeRF 360 的模型，通过应用非线性场景参数化、在线蒸馏和一种新的基于畸变的正则化器，克服了 3D 场景中存在的挑战，在高度复杂的未限定真实世界场景中减少了均方误差 57％，能够提供逼真的合成视图和详细的深
PDF3 years ago
Mip-NeRF: 用于抗锯齿的多尺度神经辐射场表示
使用连续值比特映射扩展 NeRF, 可以高效地渲染反锯齿锥体，提高了表现精细细节的能力，缩小了占用空间，降低了平均误差率
PDF3 years ago