文章目录一、背景二、方法2.1感知图像压缩2.2潜在扩散模型2.3条件机制三、实验论文：High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels代码：https://github.com/CompVis/latent-diffusion出处：CVPR2022|慕尼黑大学贡献：提出了潜在扩散模型，通过将像素空间转换到潜在空间，能够在保持图像生成效果的同时降低计算量相比纯粹的transformer-based方法，本文提出的方法更适合高维数据在多个任务上都获得了很好的效果，包括图像生成、绘制、随机超分辨率等等，和基于像素空间的扩散模型相比显著降低

简介论文：https://arxiv.org/abs/2211.07600dreamfusion开创了2d扩散模型引导nerf生成的先河，但是其使用的是stablediffusion，庞大的资源开销是不可忽视的一个问题，该论文则是基于潜空间的diffusion模型（IDM），有效提升了效率，同时还提出了两个新的生成方式——Sketch-shape，Latent-PaintIDM与ScoreDistillation**潜扩散模型(LDM)**是一种特定形式的扩散模型，它被训练来去噪预训练的自编码器的潜代码，而不是直接去噪高分辨率图像。分数蒸馏是一种能够将扩散模型作为评价器的方法，即:，将其用作损

DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：关于如何使用stablediffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stablediffusionmodels背后原理，如何在自己的科研中运用stablediffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusionmodels的世界！本文主要介绍扩散生成式模型的基本原理，stablediffusionmodels的前身latentdiffusionmodels的基本原理。目录生成扩散模型的基本原理stablediffusion的原理

StableDiffusion是对LatentDiffusion模型的改进，主要在以下方面进行了优化：稳定性：StableDiffusion模型引入了稳定性措施，通过限制每一步噪声向量的大小来防止梯度爆炸或消失问题的出现。这一改进使得模型在训练过程中更加稳定和可靠。训练速度：StableDiffusion模型通过减少噪声的数量和步骤，从而减少了模型的训练时间和计算成本。这一改进使得模型在处理大规模数据集时更加高效和可行。参数设置：StableDiffusion模型对模型参数进行了精细的调整和设置，包括噪声向量的大小、步长大小、步骤数等。这一改进使得模型更容易调整和优化，获得更好的训练效果。总的

渲染可以理解为三维模型或场景转换成二维图像的过程，广泛应用于电影、虚拟现实、建筑和产品设计等领域。在计算机图形学中，渲染通常指的是使用计算机程序对三维场景进行可视化的过程。假如游戏中的场景有一个3d模型、一个摄像机和光源，渲染要做的就是在摄像机的视角，3d模型结合光源进行计算，以2D的形式呈现出来。从三维重建算法角度考虑，渲染提供了以图片作为来源的三维重建算法的监督信号，可以通过将相同视角重建模型的渲染结果与输入图像做Loss以优化模型。过去常用基于volumes、pointclouds、meshes、depthmaps和implicit进行场景表示。NeRF是一种新印的神经场景表示方法，推进

 在计算机图形学、计算机视觉和增强现实等领域，三维场景重建一直是一个热门话题。近年来，神经网络模型的出现已经彻底改变了这个领域，而其中最引人注目的就是NERF（神经辐射场）模型。在这篇文章中，我们将深入探讨这个令人惊叹的三维场景重建方法。 什么是NERF模型？ 简单来说，NERF模型是一种基于神经网络的三维场景重建方法。与传统方法不同，NERF模型只需要从单个或少数几个2D视角中预测每个像素点的颜色和深度值，而不需要使用多个2D图像或视角。它通过学习一个表示场景中每个点的神经辐射场函数来实现这一点。如何使用NERF模型？ 在使用NERF模型时，我们需要将场景中的物体、相机位置和方向等信息输入到

目录介绍安装训练开源数据训练自己的数据介绍作者提出了一种新的神经表面重建方法，称为NeuS，用于从2D图像输入中以高保真度重建对象和场景。在NeuS中，我们建议将曲面表示为有符号距离函数（SDF）的零级集，并开发一种新的体绘制方法来训练神经SDF表示。我们观察到，传统的体绘制方法会导致表面重建的固有几何误差（即偏差），因此提出了一种在一阶近似中没有偏差的新公式，从而即使在没有掩模监督的情况下也能实现更准确的表面重建。在DTU数据集和BlendedMVS数据集上的实验表明，NeuS在高质量表面重建方面优于现有技术，尤其是对于具有复杂结构和自遮挡的对象和场景。算法已开源，先把代码扔这了。githu

神经辐射场（NeRF）已经成为一种流行的新视图合成方法。虽然NeRF正在快速泛化到更广泛的应用以及数据集中，但直接编辑NeRF的建模场景仍然是一个巨大的挑战。一个重要的任务是从3D场景中删除不需要的对象，并与其周围场景保持一致性，这个任务称为3D图像修复。在3D中，解决方案必须在多个视图中保持一致，并且在几何上具有有效性。本文来自三星、多伦多大学等机构的研究人员提出了一种新的三维修复方法来解决这些挑战，在单个输入图像中给定一小组姿态图像和稀疏注释，提出的模型框架首先快速获得目标对象的三维分割掩码并使用该掩码，然后引入一种基于感知优化的方法，该方法利用学习到的二维图像再进行修复，将他们的信息提取

此篇文章用于记录nerf系列的常用数据集😺（猫猫头防伪认证）NeRFNeRF主要采用了两类数据集，合成数据集（synthetic）和真实数据集（realimages）😺其中合成数据集包括：DeepVoxel该数据集包含四个具有简单几何结构的朗伯对象（Lambertianobjects）。视图为512×512像素每个对象从上半球（theupperhemisphere）采样的视点渲染（479个作为输入，1000用于测试）。nerf_synthetic其中包含八个对象的路径跟踪图像（pathtracedimages），这些对象具有复杂的几何结构和逼真的非朗伯材质（non-Lambertianmate

NeRF简介输入输出优缺点原理结构pytorch实现第三方库进行NeRF的实现自行实现相关名词解释辐射场多层感知机（MLP）点的密度体积渲染体积纹理渲染方程简介神经辐射场（NeuralRadianceFields，简称NeRF）是一种计算机视觉技术，用于生成高质量的三维重建模型。它利用深度学习技术从多个视角的图像中提取出对象的几何形状和纹理信息，然后使用这些信息生成一个连续的三维辐射场，从而可以在任意角度和距离下呈现出高度逼真的三维模型。NeRF技术在计算机图形学、虚拟现实、增强现实等领域有着广泛的应用前景。输入输出NeRF（神经辐射场）的输入是多个视角的图像和相机参数，输出是连续的三维辐射场