论文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.05263.pdf复现源码：https://github.com/dvlab-research/BlockNeRFPytorch概述 Block-NeRF是一种能够表示大规模环境的神经辐射场（NeuralRadianceFields）的变体，将NeRF扩展到渲染跨越多个街区的城市规模场景。该方法将场景分解为单独训练的NeRF，使渲染时间与场景大小解耦，并允许对环境进行每个街区的更新。Block-NeRF为每个单独的NeRF添加外观嵌入（appearanceembeddings）、学习姿态优化（learnedposerefinem
Mip-NeRF360:UnboundedAnti-AliasedNeuralRadianceFields无边界抗锯齿神经辐射场论文提出了mip-NeRF（一种解决采样和混叠的NeRF变体）的扩展，该扩展使用非线性场景参数化、在线蒸馏和基于失真的新正则化器来克服无界场景带来的挑战。将NeRF以及扩展模型应用于大型无界场景有以下挑战：1.参数化。无边界360度场景可以占据欧几里得空间的任意大区域，但mip-NeRF要求3D场景坐标位于有界域中。2.效率。大型和详细的场景需要更多的网络容量，但在训练期间密集地沿每条射线查询大型MLP是昂贵的。3.歧义。无界场景的内容可能位于任何距离处，并且将仅由少
CVPR2023Co-SLAM:JointCoordinateandSparseParametricEncodingsforNeuralReal-TimeSLAMinput：RGB-Dcontribution：1.场景表示：多分辨率哈希网格（加速&保留高频特征）2.编码方式：one-blob（提升未观察到区域的补全能力和一致性）编码方式根据场景表示（hash网格）制定3.改进关键帧：支持在所有关键帧上执行BARelatedWorkiMap：由于实时性的要求，iMap使用系数采样和减少迭代次数提升效率，造成丢失高频细节&增大误差。场景表示：如八叉树、哈希/体素网格等虽然可以提升效率，但缺乏MLP
前言NeRF从2020年发展至今，仅仅三年时间，而Follow的工作已呈井喷之势，相信在不久的将来，NeRF会一举重塑三维重建这个业界，甚至重建我们的四维世界（开头先吹一波）。NeRF的发展时间虽短，有几篇工作却在我研究的领域开始呈现万精油趋势：PixelNeRF----泛化法宝MipNeRF----近远景重建NeRFinthewild----光线变换下的背景重建NeuS----用NeRF重建SurfaceInstant-NGP----多尺度Hash编码实现高效渲染WhyNeuS?基于二维图片的三维重建是计算机视觉中最核心的任务之一，传统方法的发展目前已经收敛于某种上限。从视觉中提取出物体的三
Block-NeRF:ScalableLargeSceneNeuralViewSynthesis：可扩展的大场景神经视图合成摘要：论文中证明了在缩放NeRF以渲染跨越多个块的城市规模场景时，将场景分解为单独训练的NeRF很重要，该分解将渲染时间与场景大小解耦，使渲染能够缩放到任意大的环境，并允许按块更新环境。为每个单独的NeRF添加了外观嵌入、学习姿态细化和可控曝光，并引入了一种在相邻NeRF之间对齐外观的程序，以便它们可以无缝组合。大规模场景带来的问题：由于模型容量有限，将这些方法应用于大型环境通常会导致显著的伪影和较低的视觉逼真度。重建这样的大规模环境会带来额外的挑战，包括瞬时物体（汽车和
（说明：如果您认为下面的文章对您有帮助，请您花费一秒时间点击一下最底部的广告以此来激励本人创作，谢谢!!!）原始NeRF论文001NeRFRepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesisNeRF综述类002NEURALVOLUMERENDERINGNERFANDBEYOND025MultimodalImageSynthesisandEditing:ASurvey数据集003KubricAscalabledatasetgenerator144RTMV:ARay-TracedMulti-ViewSyntheticDatasetforN
文章目录一、技术原理1.概览2.基于神经辐射场（NeuralRadianceField）的体素渲染算法3.体素渲染算法4.位置信息编码（Positionalencoding）5.多层级体素采样二、代码讲解1.数据读入2.创建nerf1.计算焦距focal与其他设置2.get_embedder获取位置编码3.创建nerf3.渲染过程1.图像坐标->真实世界坐标2.渲染4.计算损失三、几何学原理NeRF是2020年ECCV论文，任务是做新视角的合成，是借助深度学习技术的计算机图形学任务，实现了摄像机级别的逼真的新视图合成。仅仅2年时间，相关work和论文就已经大量涌现。论文：https://arx
前言NeRF从2020年发展至今，仅仅三年时间，而Follow的工作已呈井喷之势，相信在不久的将来，NeRF会一举重塑三维重建这个业界，甚至重建我们的四维世界（开头先吹一波）。NeRF的发展时间虽短，有几篇工作却在我研究的领域开始呈现万精油趋势：PixelNeRF----泛化法宝MipNeRF----近远景重建NeRFinthewild----光线变换下的背景重建NeuS----用NeRF重建SurfaceInstant-NGP----多尺度Hash编码实现高效渲染今天的主角是来自NVlabs的Instant-NGP概述如何对空间中的采样点x\mathbf{x}x进行位置编码（position
来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/abs/2303.138430.背景：最近，文本到图像生成通过将视觉-语言预训练模型与扩散模型相结合，取得了巨大的成功。这些突破也使得强大的视觉-语言预训练模型在文本生成三维内容中产生了深远的影响。最近，几种文本生成3D的方法已经表明，将来自差分3D模型的渲染视图与来自预先训练的扩散模型的学习到的文本到图像分布相匹配，可以获得显著的结果。然而，文本描述通常是用于期望的目标3D模型或2D图像的抽象规范。尽管拥有强大的扩散模型，例如stablediffusion，它已经在数十亿的文本图像对上进行了训练，但从文本中生成不同视
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
