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物理基于反渲染中的 NeRF 作为非遥远环境发射器
使用 NeRF 作为空间变化的环境光照模型建立反向渲染程序，通过与环境贴图在真实和合成数据集上的比较，展示了使用基于 NeRF 的发射器能更准确地模拟场景光照并导致更精确的反向渲染。
PDF5 months ago
高效动态 NeRF 基于体积视频编码与速率失真优化
提出了一种基于动态 NeRF 的体积视频压缩方法，通过将 NeRF 表示分解为系数场和基准场并在时间域内增量更新基准场来实现动态建模，同时进行端到端联合优化以进一步提高压缩效率。大量实验证明，与 ReRF 相比，我们的方法在各种数据集上实现
PDF5 months ago
Sketch2NeRF: 多视图草图引导的文本生成三维模型
通过多视角草图引导的文本到 3D 生成框架，使用预训练的 2D 扩散模型对神经辐射场进行优化，以实现从草图到生成 3D 场景的灵活控制。
PDF5 months ago
基于 Nerf 的 3D 场景编辑技术的探索与改进
本研究综述了近年来学者们在 NeRF 场景或对象编辑领域的初步探索，并通过将 GaN 和 Transformer 等残差模型与 NeRF 相结合，进一步扩展了 NeRF 场景编辑的泛化能力，其中包括实现实时新视角编辑反馈、文本合成的多模编辑
PDF5 months ago
GO-NeRF: 神经辐射场中生成虚拟物体
提出了一种新方法 GO-NeRF，能够利用场景背景进行高质量和和谐的 3D 物体生成以及无缝融合到现有 NeRF 中。
PDF6 months ago
用于少样本神经辐射场的信息光线选择
KeyNeRF 是一种在少样本情况下训练 NeRF 的简单而有效的方法，通过关注关键信息光线，首先通过一个视图选择算法在相机级别选择这样的光线，该算法在促进基线多样性的同时保证场景全面覆盖，然后通过基于局部图像熵的概率分布进行像素级的采样。
PDF6 months ago
城市在网络上：实时神经渲染大规模场景
我们提出了一种称为 City-on-Web 的方法，通过将整个场景划分为可管理的区块，并采用适当的细节级别，以确保高保真度、高效的内存管理和快速渲染，实现了对大规模场景的实时渲染在资源受限环境下的第一次尝试。我们的实验结果表明，我们的方法在
PDF6 months ago
二维引导的三维高斯分割
本文介绍了一种基于 2D 分割作为监督的 3D 高斯分割方法，使用输入的 2D 分割图来引导添加的 3D 高斯语义信息的学习，通过最近邻聚类和统计滤波来改进分割结果，实验证明该简洁方法在多对象分割的 mIOU 和 mAcc 上可以达到与前一
PDF6 months ago
ShowRoom3D: 使用三维先验生成高质量的三维房间
我们介绍了 ShowRoom3D，这是一种从文本生成高质量的 3D 房间场景的三阶段方法。我们利用 3D 扩散先验 MVDiffusion 优化 3D 房间场景，并通过逐步扩展相机采样范围的渐进式视角选择和第二阶段的姿态变换方法，实现改善结
PDF6 months ago
MixRT：混合神经表示用于实时 NeRF 渲染
通过提出了 MixRT，一种包含低质量网格、视角依赖位移图和压缩 NeRF 模型的新型 NeRF 表示方法，有效利用现有图形硬件的能力，在边缘设备上实现了实时 NeRF 渲染，速度快（MacBook M1 Pro 笔记本分辨率 1280 x
PDF6 months ago
SlimmeRF：精简射线场
SlimmeRF 是一种通过降低模型尺寸和准确性的算法，适用于带有不同计算预算的场景，并通过 Tensorial Rank Incrementation（TRaIn）逐渐增加模型张量表示的秩来实现快速的测试时间性能权衡。
PDF7 months ago
ZeroRF：零预训练的快速稀疏视角 360° 重建
ZeroRF 是一种新颖的针对稀疏观测 360 度重构在神经场表示中的场景优化方法，通过在分解的 NeRF 表示中集成定制的深度图像先验，实现了高质量、高效率的稀疏观测 360 度重构，具有优于现有方法的性能。
PDF7 months ago
NeVRF：用于长时序列的神经视频辐射场
NeVRF 利用神经辐射场与基于图像的渲染相结合，通过引入新颖的多视图辐射混合方法从多视图视频中直接预测辐射，实现对长时间动态内视场景的逼真新视点合成。通过利用连续学习技术，NeVRF 能够高效重构顺序数据的帧，不需要重新访问先前的帧，从而
PDF7 months ago
Inpaint3D: 使用 2D 修复扩散生成 3D 场景内容
本文介绍了一种新颖的方法，通过将 2D 扩散模型提炼为学习的 3D 场景表示（例如 NeRF），对给定的有掩模的多视图图像进行 3D 区域修补。
PDF7 months ago
SANeRF-HQ：高质量采样对于 NeRF 中的任何分割
本研究介绍了 Segment Anything for NeRF in High Quality (SANeRF-HQ) 方法，通过结合 Segment Anything Model (SAM) 和 Neural Radiance Fiel
PDF7 months ago
PIE-NeRF：基于物理的可交互弹性动力学与 NeRF
通过与 NeRF 紧密结合，我们展示了物理学模拟可以无缝地生成现实世界物体的高质量弹性动力学。与现有方法不同，我们以无网格的方式离散非线性超弹性，避免了需要中间辅助形状代理（如四面体网格或体素网格）的必要性。我们采用二次广义最小二乘 (Q-
PDF7 months ago
GP-NeRF：通用感知 NeRF 用于上下文感知 3D 场景理解
提出了一种通用感知 NeRF（GP-NeRF）模型，通过引入 transformers 和自我蒸馏机制，实现了语义场和几何场的联合渲染，以促进具有上下文感知的三维场景理解。在评估中，使用合成和真实世界数据集进行了两个感知任务（即语义和实例分
PDF7 months ago
基于形状引导扩散的单图像三维人体数字化
通过将高容量的二维扩散模型与形状引导扩散相结合并利用逆渲染技术，从单一图像中逐步合成多个视角的完全纹理化高分辨率三维网格，实现了广泛的服装人物 360 度合成的照片级别结果。
PDF8 months ago
Control3D：面向可控的文本到 3D 生成
大规模文本到图像扩散模型的最新进展在文本到三维生成领域取得了重大突破，仅通过给定的文本提示从零开始创作三维内容。然而，现有的文本到三维技术在创作过程中缺乏一项关键能力：根据用户的需求规范（如草图）对合成的三维内容进行交互式控制和塑造。为了解
PDF8 months ago
基于神经辐射场的不确定性感知视觉定位
本文提出了一种使用神经辐射场（NeRF）生成训练样本的场景坐标回归（SCR）方法，并且通过设计 NeRF 来预测渲染数据的不确定性，在像素级别揭示数据的可靠性；将 SCR 公式化为带有认识不确定性的深度证据学习，用来评估信息获取与场景坐标质
PDF9 months ago