DFF：通过特征场蒸馏分解NeRF用于编辑 作者: Evan-wyl 时间: 2024-06-16 分类: 3D视觉,计算机视觉 491 次阅读 评论 NeRF是一个有前景的场景表示方法，可根据观测图片实现高质量的3D重建和新视角合成。然而，编辑NeRF表示的场景有很大的挑战，尤其是选择性的编辑特定场景和对象。为了解决该问题，DFFs作者们把2D图片特征抽取器的知识蒸馏到3D特征场，且同时优化辐射场。- 阅读剩余部分 -
NeRF：利用神经辐射场作为场景表示用于视角合成 作者: Evan-wyl 时间: 2024-06-09 分类: 3D视觉,计算机视觉 324 次阅读 1 条评论 NeRF是一个利用全连接深度网络优化潜在连续体积场景函数的方法合成新视角的方法。该方法有两个步骤，分别是场景表示和体积渲染，可见图1所示。- 阅读剩余部分 -
实时辐射场渲染的3D高斯喷溅 作者: Evan-wyl 时间: 2024-03-29 分类: 3D视觉,计算机视觉 407 次阅读 评论 网格与点云是3常见的3D场景表示，这是因为这些方式非常适合基于GPU快速的光栅化。与之相对，NeRF方法基于连续场景表示，利用捕获场景的新视角合成的体积光线行进对MLP优化。其中，最高效的辐射场景解决方案主要通过对在体素、哈希网格或点云之间插值实现渲染。虽然这些方法中的连续性有助于优化，但是随机采样的成本很高且噪音大。3D高斯喷溅是一种新颖的渲染方法，不仅能够实现实时渲染，而且渲染质量高- 阅读剩余部分 -