目录概述摘要引言参数化效率歧义性mip-NeRF场景和光线参数化从粗到细的在线蒸馏基于区间的模型的正则化实现细节实验限制总结：附录退火膨胀采样背景颜色paper：https://arxiv.org/abs/2111.12077code：https://github.com/google-research/multinerfproject：https://jonbarron.info/mipnerf360/概述MipNeRF360是在NeRF++和MipNeRF的基础上进行的扩展，利用NeRF++提出的远景参数化技巧和MipNeRF的低通滤波思想同时实现了无界场景的高质量渲染与抗锯齿。摘要现有方
尽管在3D生成方面取得了进展，但在作为NeRF表示的现有3D场景中直接创建3D对象仍然是未经探索的。这个过程不仅需要高质量的3D对象生成，还需要将生成的3D内容无缝地合成到现有的NeRF中。为此，作者提出了一种新方法，GO-NeRF，能够利用场景上下文进行高质量和谐调的3D对象生成，将其嵌入到现有的NeRF中。方法采用了一个组合渲染公式，允许通过学到的3D感知不透明度图将生成的3D对象无缝地合成到场景中，而不会引入意外的场景修改。此外，还开发了定制的优化目标和训练策略，以增强模型利用场景上下文和减轻源于场景中3D对象生成的浮动物等的能力。在前馈和360°场景上进行的大量实验证明了GO-NeRF
基于SpectacularAI与NeRF实现三维重建-使用IPhone创建数据集前言项目简介创建数据集扫描处理数据集解析数据集Python环境Windowsffmpeg环境搭建数据集处理安装Nerfstudio需要CUDA环境依次安装依赖pipinstallnerfstudioNerfstudio实现效果开始训练参数配置实时训练浏览前言本项目参考YouTube中博主（SpectacularAI）详细可了解：SpectacularAI官网本文项目构建在Windows与Ubuntu中，二者在项目构建中并未有实质性的差距，可相互参考环境与参数的配置，本文即在Windows11（已配置好CUDA）中进
来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/pdf/2307.15131项目主页：https://windingwind.github.io/seal-3d/摘要：随着隐式神经表征或神经辐射场（NeRF）的普及，人们迫切需要与隐式三维模型交互的编辑方法，以完成重建场景的后期处理和三维内容创建等任务。虽然以前的作品从不同角度探索了神经辐射场编辑，但它们在编辑灵活性、质量和速度方面受到限制，无法提供直接的编辑响应和即时预览。关键的挑战在于如何构想一种本地可编辑的神经表征，它能直接反映编辑指令并即时更新。为了弥补这一缺陷，我们提出了一种新的隐式表征交互式编辑方法和系统
Unity网格篇Mesh（二）介绍4.生成额外的顶点数据未计算法线计算法线没有法线vs有法线错误的UV坐标Clampingvswarpping正确的UV纹理，平铺（1,1）vs平铺（2,1）凹凸不平的表面，产生了金属材质的效果一个平面被伪装成凹凸不平的面介绍本文接上一遍Unity网格篇Mesh（二）4.生成额外的顶点数据我们的网格目前处于一种特殊的情况下。因为我们到目前为止还没有给他们法线向量，默认的法线向量是(0,0,1)（垂直于屏幕向里），而我们需要的正好相反。法线工作原理是什么呢？法线是垂直于面的向量。我们通常使用单位长度的法向量，并向量指向面的外部，而不是内部。法线可以用于确定光线与顶
目录三种网络场景介绍 【Mesh】【MCU】(MultiPointControlUnit)【SFU】(SelectiveForwardingUnit)三种网络架构的优缺点Mesh架构MCU架构(MultiPointControlUnit)SFU架构(SelectiveForwardingUnit)总结参考文章三种网络场景介绍 【Mesh】Mesh架构，需要所有参与连接的peer建立与所有其他peer的媒体连接。该架构需要n-1个上下行，以此带来的带宽消耗（流量）、编/解码消耗（手机性能）成线性增长。该架构只能适用3-4个人的小型会议场景。【MCU】(MultiPointControlUnit)
最近学习了一些三维重建相关的内容，目前比较主要的重建流派就是3DGS以及NeRF，NeRF作为2020年发布的文章轰动一时，影响深远，有很多NeRFbased的相关工作在这些年涌现。3DGS作为2023年的newtalkofthetown，其在保证合成质量的情况下能够以数倍乃至数十倍的速度碾压许多NeRFbased的方法，因此得到了广泛关注。这篇文章从几个角度比较了NeRF（最初的版本）和3Dgaussiansplatting的异同，道行尚浅，若有错误，欢迎大家讨论、批评、指正。（原文中有一些词汇很难找到很恰当的中文翻译，为了不产生歧义在文中就直接使用了）1.数据输入（INPUT）NeRF：N
Unity网格篇Mesh（一）本文的目标1.渲染仔细看下面的图你会发现，锯齿状2.创建网格顶点4x2网格网格的顶点3.创建网格网格只在Play模式下显示逆时针和顺时针三角形第一个三角面一个四边形由两个三角面组成第一个四边形填充剩余网格接下一篇文章本文的目标创建网格坐标使用携程计算他们位置利用三角形确定一个面自动生成法线添加纹理坐标和切线这篇教程中我们将利用顶点和三角面创建一个网格。原英文篇1.渲染如果你想要在Unity显示一些东西，你需要一个网格。他可以是一个3D模型从另一个程序倒入的（3dmax，maya）。它也可以是程序生成的网格。它可以是精灵、UI元素或者是粒子系统，它们一样都是使用un
3D实时渲染大型场景，一台电脑，甚至一部手机就可以完成。从家里的客厅到主卧，储物间，厨房，卫生间各个死角，都能逼真在电脑中完成渲染，如同拍摄实物视频一般。而且，你还可以在一台iPhone上完成复杂场景渲染。来自谷歌、谷歌DeepMind和图宾根大学的研究人员最近提出了一种全新技术SMERF。它可以在智能手机和笔记本电脑各种设备上实时渲染大型视图场景。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2312.07541.pdf本质上讲，SMERF是一种基于NeRFs的方法，依赖于内存效率更高的MERF（Memory-EfficientRadianceFields）。NeRF已死？当前，辐射
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。StreetGaussians的动机在自动驾驶领域，动态街景重建有着重要的应用场景，比如数据生成、自动标注、闭环仿真等。由于对重建质量和效率有较高的要求，这方面的技术仍旧临着巨大的挑战。对于单目视频建模动态城市街景的问题，近期方法主要是基于NeRF并结合跟踪车辆的姿态，从而重建出高真实感的视图。然而训练和渲染速度慢、对跟踪车辆姿态精度需求高，使其在很难真正被应用起来。我们提出了StreetGaussians，这是一种新的显式场景表示方法，可以解决所有这些限制。开源链接：StreetGaussiansforModelingDynamicUrban
