neural scene representations | BriefGPT

关键词neural scene representations

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场景坐标重建：通过增量学习重定位器进行图像集合的姿态估计
我们通过学习基于场景坐标回归的重新定位方法实现了无特征匹配和高效优化的相机姿态估计，从而构建了隐式的神经场景表示。
PDF2 months ago
MMEasyVolcap：加速神经体积视频研究
EasyVolcap 是一个加速神经体积视频研究的 Python 和 PyTorch 库，旨在统一多视角数据处理、4D 场景重建和高效动态体积视频渲染的过程。
PDF7 months ago
CVPR用动态 MLP 地图表示立体视频
本文提出了一种用于动态场景实时视角合成的体积视频新表示法，通过使用浅层 MLP 网格和共享的 2D CNN 解码器动态预测 MLP 参数，显著提高了渲染速度并降低了存储成本，实验表明，该方法在渲染质量上实现了最先进的水平，同时能够通过 RT
PDFa year ago
CVPRRUST: 从非构图图像中生成潜在神经场景表示
提出了 RUST（真正未放置的场景表示变换器）方法，一种仅基于 RGB 图像进行训练的无姿态方法，该方法使用 Pose 编码器获取目标图像，并学习一个潜在的姿态嵌入以供视图综合使用，证明其性能可以与具有完美摄像机姿态访问的方法相似，从而释放
PDF2 years ago
非监督式物体光场的发现与合成
本文提出了一种基于光场的物体中心化组合场景表示法，通过无监督的方式学习神经场景表示，显著提高了场景渲染的速度和质量。
PDF2 years ago
等变神经渲染
该论文提出了一种从图像中直接学习神经场景表示的框架，通过引入一种强制要求该场景表示对于 3D 变换等变的损失函数，使得我们可以实时推断和渲染场景，并在标准 ShapeNet 基准测试上获得了很好的结果。
PDF4 years ago