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NeRF-Casting：改进的视角相关外观与一致反射
该论文提出了一种基于光线追踪的方法来解决 Neural Radiance Fields（NeRFs）在渲染高光物体时的困难，并成功合成了真实世界场景中的光泽外观和反射，同时优化和渲染速度与当前状态 - of-the-art 视图合成模型相当
PDFa month ago
CVPRHashPoint: 加速神经渲染的点搜索与采样
本文中，我们通过我们的 HashPoint 方法，结合光栅化和光线追踪策略，优化了点搜索和采样，并通过自适应采样提高了渲染速度，保持了等效或更高的准确性。
PDF2 months ago
利用可微分射线追踪从 SAR 图像中学习表面散射参数
本文提出了一种基于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像的高分辨率模拟的表面微波渲染模型，通过光线追踪和快速映射投影技术实现了 SAR 成像，并构建了基于 SAR 图像的可微光线追踪引擎，通过学习表面
PDF6 months ago
使用本地相位误差估计，对无线射线追踪进行数字化双生校准
提出了一种基于信道响应的射线跟踪校准方案，可以估计和补偿射线跟踪生成的信道响应中的相位误差，并具有较高的预测准确性。
PDF7 months ago
IntrinsicAvatar：基于物理的动态人体反渲染，通过显式光线追踪从单目视频中
我们提出了 IntrinsicAvatar，一种从仅单目视频中恢复着装人类角色的内在属性，包括几何、反射率、材质和环境光照的新方法。
PDF7 months ago
一种可扩展且可推广的路径损耗图预测
基于 ML 的 PMNet 通过使用有限的 RT（或信道测量）数据和地图数据进行训练，可以在几毫秒内高精度地预测位置上的路径损耗，并通过使用迁移学习在快速和高效的情况下学习新的网络场景。
PDF7 months ago
可微分光线追踪学习无线电环境
用可微分参数化的材料特性、散射和天线模式结合可微分光线追踪的梯度校准方法，以训练可训练的参数来计算具有准确场景几何和材料特性的渠道脉冲响应。
PDF7 months ago
使用可微分的多模态学习进行 3D 物体定位
本文描述了一种多模态方法，使用模拟的激光雷达数据，通过光线追踪和图像像素损失与可微分渲染相结合，优化物体在计算机图形场景中相对于观察者或某些参考对象的位置。通过梯度下降完成物体位置优化，损失函数受两种模态影响。将图像像素损失与可微分渲染结合
PDF10 months ago
RT Cores 加速无限制邻居搜索 (RT-kNNS Unbound)
在此研究中，我们提出了 TrueKNN，这是第一种无界 RT 加速邻近搜索。TrueKNN 采用递增策略，在搜索空间逐步增加直到所有点都找到其 K 个邻居。我们发现，这种方法比现有方法快数个数量级，甚至可以用于加速固定半径邻近搜索。
PDFa year ago
NeRF$^ extbf {2}$：神经无线电辐射亮度场
本研究利用神经射频辐射场，NeRF$^ extbf {2}$ 来解决射频信号精确建模中的难点，通过训练神经网络，提升了射频信号的可感知性，同时，通过建模射频模型和射线追踪来生成合成数据集，使用 Turbo-learning 技术，提升了应用
PDFa year ago
CVPR指针扫描：基于云 - 射线相交的神经渲染
本文提出了一种新的方法，将点云渲染成表面，该方法可微并且不需要特定于场景的优化，可以用于表面法线估计、渲染全局点云、反向渲染和光线跟踪。通过直接推断给定点云所代表的底层表面与光线的交点，通过训练一个集合转换器可以将局部邻居点与光线的交点、表
PDFa year ago
CVPR神经场遇上显式几何表示，逆向渲染城市场景
提出一种新的逆向渲染框架，能够从一组 RGB 图像中联合重建场景几何、空间变化的材料和 HDR 照明，并支持物理场景操作，例如射线跟踪阴影投射。
PDFa year ago
使用蒙特卡罗渲染和去噪从图像中分解形状、光线和材料
本文研究了不同渲染技术的发展，提出一种整合了射线追踪、蒙特卡罗积分、多种重要性采样和去噪的反渲染流程，可以有效地重建三角网格几何、材质和光照，改善材质和光照分离，并提高梯度优化的效果和收敛速度。
PDF2 years ago
ICLRVoGE: 使用高斯椭球体的可微分体积渲染器，用于分析合成
本文提出了基于 VoGE（一种利用体积高斯重建核的几何原语）进行渲染的方法，其采用光线追踪捕获最近的原语，并基于它们沿光线的体密度分布混合它们。通过我们提出的亚像素近似公式和渐进式渲染策略，可以高效地进行 VoGE 渲染。与 PyTorch
PDF2 years ago
ECCVRTMV：基于光线追踪的多视图合成数据集，用于新视角合成
提供了一种生成大规模综合数据集的方法，并且使用 Sparse Voxel Light Field (SVLF) 方法，该数据集比现有的数据集具有更高的精度，并提供更高效的方法进行训练和评估。
PDF2 years ago
CVPR具有几何一致性阴影的人脸重照
使用可微分算法基于光线追踪直接利用面部几何信息合成几何上一致的硬阴影，提升面部照明效果并改善面部几何估计质量。
PDF2 years ago
ICLRNViSII：用于生成照片级渲染图像的脚本化工具
该论文介绍了一种基于 NVIDIA OptiX 光线追踪引擎和 OptiX AI 降噪器的 Python 渲染器，用于生成高质量的合成图像，为计算机视觉和深度学习的研究提供了帮助。它可以描述和操作包含复杂动态 3D 场景的对象网格，材料，纹
PDF3 years ago
通过可微路径追踪，重建图像中的三维物体几何形状和 SVBRDF 材质
通过不同 iable ray tracing 优化初始粗略网格和每个网格面材质表示，从而实现从低分辨率输入视图中重建细粒度几何和材料细节，本文证明不同 geometry 的初始化对重建的影响，并展示如何在无约束环境中通过智能手机视频和消费者
PDF4 years ago
基于生成式神经网络的毫米波信道建模
本文提出了一种基于生成神经网络训练的方法来构建并评估毫米波波段的 28GHz 空地信道通信系统的统计信道模型，该方法考虑了每个链路的延迟、方向和路径增益，并在最小化先验假设的情况下通过训练数据自动生成通道损耗、延迟和角度信息。
PDF4 years ago
EikoNet: 使用深度神经网络解决 Eikonal 方程
EikoNet 是一种基于深度学习的方法，用于在物理仿真中加速计算，适用于求解 Eikonal 方程、处理 3D 速度结构的时间传播问题，在优化网络参数的过程中，使用可微分的神经网络计算空间梯度，并避免有限差分算法的使用。该方法在多个应用领
PDF4 years ago