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ICCVBID-NeRF：基于逆向神经辐射场的 RGB-D 图像姿态估计
我们旨在改进反转神经辐射场（iNeRF）算法，将图像姿态估计问题定义为基于 NeRF 的迭代线性优化。通过扩展具有基于深度的损失函数的本地化优化目标，引入基于多图像的损失函数，省略层次化采样以提高收敛速度并扩展收敛基。
PDF9 months ago
ICCVMIMO-NeRF：多输入多输出神经辐射场的快速神经渲染
通过使用多输入多输出 NeRF（MIMO-NeRF）和自监督学习方法，我们提出了一个新的解决方案来加速神经辐射场（NeRF）的渲染速度，并且与前沿技术相兼容。
PDF9 months ago
ORTexME：通过时域平均纹理和网格编码实现抗遮挡的人体形状和姿势
通过利用输入视频的时间信息更好地规范遮挡的身体部位，我们引入 ORTexME，一种具有遮挡鲁棒性的时间方法。我们的方法在具有挑战性的多人 3DPW 数据集上取得了显著改进，P-MPJPE 误差减少 1.8，而渲染方法则使误差增大 5.6。
PDF10 months ago
ICCV本地样式化的神经光辐射场
我们提出了一种基于局部风格转移的 NeRF 风格化框架，利用哈希网格编码来学习外观和几何组件的嵌入，并通过优化外观分支并保持几何分支固定来实现风格化，使用分割网络和二分图匹配来建立样式图像和内容图像之间的区域对应关系，实验证明我们的方法在新
PDF10 months ago
ICCV稳健的 e-NeRF：在非均匀运动下从稀疏且嘈杂的事件中恢复 NeRF
提出了一种名为 Robust e-NeRF 的新方法，它可以在各种真实世界条件下直接且稳健地从移动事件相机中重建 NeRF，特别是从非均匀运动下生成的稀疏和嘈杂事件中。
PDF10 months ago
基于文本指导的合成型 3D 人物生成与编辑
通过使用 3D 面部化身、文本引导生成、组合式化身、NeRF 和虚拟试穿，我们提出了一个新方法（TECA）来创建逼真的 3D 面部化身，同时实现可编辑性和特征转移。
PDF10 months ago
ICCV增强 NeRF 类似于增强 LLMs：具有混合视图专家的通用 NeRF Transformer
使用大规模语言模型中的 Mixture-of-Experts (MoE) 方法来增强一种称为 GNT 的 NeRF 模型，建立了一种能够合成未见场景新视角的跨场景可泛化的 NeRF 模型，称为 GNT with Mixture-of-Vie
PDF10 months ago
ICCV利用神经辐射分布场进行高效视图合成
提出了一种名为 NeRDF 的新表示方法，旨在实现实时的高效视图合成，通过基频和频率权重的网络预测实现单像素每次只进行一次网络转发，并通过辐射分布进行体素渲染计算，相比现有方法在速度、质量和网络尺寸方面具有更好的权衡，实现了与 NeRF 相
PDF10 months ago
ICCVHollowNeRF: 使用可训练的碰撞调整修剪基于哈希网格的 NeRF
HollowNeRF 是一种针对基于哈希网格的 NeRF 的新型压缩解决方案，通过在训练阶段自动稀疏化特征网格，并利用交替方向乘子法（ADMM）稀疏 3D 显著性蒙版，以改进渲染质量，同时仅使用与可比较最先进的解决方案相当的参数的一小部分，
PDFa year ago
ICCVDReg-NeRF：神经辐射场的深度配准
通过使用 DReg-NeRF 方法，我们能够在不需要人为干预的情况下解决对象中心场景的 NeRF 注册问题，并通过构建一个新颖的视图综合数据集进行训练，从而在测试集上显著超过目前最先进的点云注册方法。
PDFa year ago
Blended-NeRF: 在现有的神经辐射场中生成和混合零样本目标
Blended-NeRF 是一种基于文本提示或图像贴片及 3D ROI 盒子的方法，利用预训练的语言 - 图像模型来操纵合成并混合一个新对象到现有的 NeRF 场景中实现对现有场景感兴趣区域的编辑，使用新颖的容积混合技术进行无痕混合。
PDFa year ago
从 NeRFLiX 到 NeRFLiX++：一种通用的 NeRF - 不可知恢复器范式
提出了一种名为 NeRFLiX 的方法，通过利用一个去除降级驱动的视角混合器和一种新的相机降级模型，进一步提高了 NeRF 模型的表现，在各种新视图综合基准测试中表现出色。
PDFa year ago
使用隐式神经表示进行人类 3D-avatar 建模：简要调查
本文全面回顾了隐式神经表达在人体建模中的应用，比较分析了隐式建模方法在身体、手和头部的应用，并指出了当前工作的不足之处和研究人员的可用建议。
PDFa year ago
BeyondPixels：神经辐射场演变的综合综述
本文综述了近年来神经辐射场（NeRF）技术在 3D 渲染和视角合成领域的最新研究进展和其不同的架构设计。
PDFa year ago
ProlificDreamer: 高保真度和多样性的文本生成 3D 影像技术，基于变分分数精炼
本文提出了一种新的面向文本到三维立体生成的方法，即基于随机变量的粒子变分打分抽样，通过此方法在保证样本质量和多样性的同时避免了过饱和、过平滑和低多样性等问题，并在 NeRF 算法基础上生成了高保真渲染效果的三维网格。
PDFa year ago
使用扩散模型的伪观测增强 NeRF 重建
本文提出了一种名为 Deceptive-NeRF 的新方法，通过使用合成生成的伪观测数据提高重建 NeRF 模型的质量，能够处理稀疏输入并消除浮动伪影，并通过使用伪观测数据改善 NeRF 模型的质量。
PDFa year ago
Text2NeRF: 使用神经辐射场进行文本驱动的 3D 场景生成
Text2NeRF 是一种基于 NeRF 模型以自然语言描述为输入的 3D 场景生成方法，利用预训练的文本到图像扩散模型和单目深度估计方法约束 NeRF 模型以保持内容和几何一致，同时使用逐步场景修复和更新策略保证场景视角一致性。实验结果表
PDFa year ago
MultiPlaneNeRF: 具有非可训练表示的神经辐射场
本文介绍了 MultiPlaneNeRF 模型，该模型可从 2D 图像中直接产生非可训练的表示，并可通过大量数据的训练来实现推广，以及在生成新视角方面达到业界领先水平。
PDFa year ago
生成型人工智能遇上 3D：AIGC 时代的文本到 3D 调查
本研究主要介绍了生成人工智能中的文本导向内容生成，着重探讨其中的文本导向三维技术，提供了一份关于该领域的综合调查报告。该报告介绍了三维数据表示、相关技术及其在不同应用方面的应用，包括头像生成、纹理生成、形状变换和场景生成，以及使用 NeRF
PDFa year ago
AvatarReX: 实时表情丰富的全身虚拟形象
AvatarReX 是一种新的方法，通过学习基于 NeRF 的全身化身构建，提供可表达身体、手和脸部的控制，同时支持实时动画和渲染；采用合成的化身表示方式，将身体、手和脸部分别建模，并解耦几何和外观，进而实现了针对 DSLR 图像的渲染流程
PDFa year ago