NeRF（Neural Radiance Fields）

最新推荐文章于 2024-09-10 08:17:36 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/AIlearning2/article/details/131963209
NeRF是一种基于深度学习的技术，它能从多视图图像中提取几何和纹理信息，构建连续的三维辐射场，从而实现高逼真度的三维模型生成，适用于虚拟现实、游戏开发和图像编辑等领域。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

神经辐射场（Neural Radiance Fields，简称NeRF），用于生成高质量的三维重建模型。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。
 

AIlearning2
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【CVPR 2022】Deblur-NeRF: Neural Radiance Fields from Blurry Images
梁瑛平的博客
09-16 1164
神经辐射场（NeRF）由于其显著的合成质量，近年来在三维场景重建和新的视图合成方面得到了广泛的关注。然而，在野外捕捉场景时经常发生的由离焦或运动引起的图像模糊，严重降低了其重建质量。为了解决这个问题，本文提出了 Deblur-NeRF，这是第一种可以从模糊的输入中恢复清晰的 NeRF 的方法。为此作者采用了一种综合分析的方法，通过模拟模糊过程来重建模糊视图，从而使 NeRF 对模糊输入具有鲁棒性。
NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
so
08-10 1015
NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
3d场景重建&图像渲染 | 神经辐射场NeRF（Neural Radiance Fields）
usernameisnotexist的博客
03-11 1588
Instant-ngp对于3D视觉、虚拟现实、增强现实和游戏开发等领域具有重要的意义，它不仅提高了NeRF技术的可用性，也为未来的图形渲染和3D建模开辟了新的可能性。通过对场景中的一系列点进行采样并计算它们的颜色和密度，NeRF可以模拟光线在场景中的传播，从而渲染出从特定视角观察到的场景图像。：通过优化的数据结构和算法，instant-ngp能够在几分钟内训练NeRF模型，并实现实时渲染，这是传统NeRF方法无法比拟的。这个过程需要大量的计算资源，因为它涉及到对每个训练图像的大量光线进行采样和渲染。
火爆科研圈的三维重建技术：Neural radiance fields (NeRF)
02-20 3万+
如果说最近两年最火的三维重建技术是什么，相信NeRF[1]是一个绝对绕不过去的名字。这项强到逆天的技术，一经提出，就被众多研究者所重视，并投入人力对该技术进行深入研究并改进。仅仅过了不到两年的时间，NeRF及其变种网络已经成为重建领域的主流方法。由此可见，NeRF技术的新颖性与实用性。今天，我们就来看一看NeRF是个啥，学习以下该方法到底强在哪里。 1. 简介 NeRF全称为Neural Radiance Fields(神经辐射场)，是一项利用多目图像重建三维场景的技术。该项目的作者来自于加州大学伯..
神经辐射场（Neural Radiance Field，简称NeRF）
MrLi的博客
09-10 1738
神经辐射场（Neural Radiance Field，简称NeRF）是一种利用深度学习技术从部分二维图像集中重建复杂三维场景的新型计算机视觉技术。NeRF通过训练神经网络来学习特定场景的场景几何形状、对象和角度，从而能够从新的视角渲染出逼真的3D视图。
Neural Radiance Fields (NeRFs) 神经辐射场模型2022总结
BellaLYW的博客
10-12 2718
NeRF 是 2020 年 ECCV 上获得最佳论文荣誉提名的工作，目前其影响力十分巨大。
Nerfies: Deformable Neural Radiance Fields
进击的小老虎丶
10-21 1268
本文提出了一种方法，能够使用从手机中随意捕获的照片真实地重建可变场景。可以观察到这些类NeRF变形场容易出现局部极小值，本文提出了一种基于坐标的模型从粗到细的优化方法，该方法可以带来更稳定的优化。通过把几何处理和物理模拟的原理应用于类神经网络模型，我们提出了变形场的弹性正则化，进一步提高了鲁棒性。
NeRF（Neural Radiance Fields）学习笔记
weixin_62655037的博客
03-26 1万+
NeRF简要概括：为用一个MLP神经网络去隐式地学习一个静态3D场景。 为了训练网络，针对一个静态场景，需要提供大量相机参数已知的图片。 输入：5D向量函数，包括一个空间点的3D坐标位置，以及视角方向。 输出： 是对应3D位置（或者说是体素）的密度，而 是视角相关的该3D点颜色。 神经网络可以写作 具体实现： 首先输入到MLP网络中，并输出 和中间特征，中间特征和 再输入到额外的全连接层中并预测颜色。 体素密度只和空间位置有关，而颜色则与空间位置以及观察的视角都...
【文献解析】NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
古月居
07-21 1581
从新视点生成照片级真实感输出需要正确处理复杂的几何体和材质反射比属性。目前还没有一种方法可以生成照片级的场景渲染，传统的Sfm重建质量不够高且仅仅将照片颜色投影到模型。我们提出了一种方法，通过使用稀疏的输入视图集优化底层连续体积场景函数，实现合成复杂场景的新颖视图的最先进的结果。我们的算法使用全连接（非卷积）深度网络表示场景，其输入是单个连续 5D 坐标（空间位置 (x, y, z) 和观察方向 (θ, φ)），其输出是体积密度和该空间位置处与视图相关的发射辐射率。
NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 翻译
lijiaweitt的博客
08-24 1133
在这项工作中，我们解决了长期存在的问题，视图合成的一种新的方式，直接优化参数的连续5D场景表示，以尽量减少渲染一组捕获的图像的错误。我们将静态场景表示为连续的5D函数，其输出在空间中的每个点（x，y，z）处在每个方向（θ，φ）上发射的辐射，以及每个点处的密度，其作用类似于控制通过（x，y，z）的射线累积多少辐射的微分不透明度。我们的方法优化了一个没有任何卷积层的深度全连接神经网络（通常称为多层感知器或MLP），通过从单个5D坐标（x，y，z，θ，φ）回归到单个体积密度和视图相关的RGB颜色来表示该函数。
[2021]NeRF−−: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parameters
wrk226的博客
02-10 2546
这篇文章主要讲的是如何在没有相机参数的情况下进行多视角的场景重构。 首先作者介绍了两种场景重构方式： 1. 直接还原场景的3D模型，这一方案的难点在于通常难以恢复细节，而且光照对于角度的变化并不真实，因为通常都会假设表面是漫反射的 2. 隐式表示（Implicit-Representation）的方案，即学习这么一个模型，输入是相机的参数，输出是相机视角观测到的图像。而nerf就是这种类型的模型。这种方案有助于减少3D模型的存储，但问题在于需要针对每个场景单独建模 然后，作者提到，在训练nerf的时
NeRF论文解析 - Neural Radiance Field
sjjssuwjn的博客
03-03 8748
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Semantic-NeRF: Semantic Neural Radiance Fields（Semantic-NeRF：语义神经辐射场）
qq_50267787的博客
05-17 1068
摘要 语义标记与几何和辐射重建高度相关，因为具有相似形状和外观的场景实体更有可能来自相似的类。最近的隐式神经重建技术很有吸引力，因为它们不需要事先的训练数据，但同样的完全自监督方法对于语义来说是不可能的，因为标签是人类定义的属性。我们扩展神经辐射场（NeRF）来联合编码语义与外观和几何形状，以便使用少量特定于场景的就地注释来实现完整且准确的2D语义标签。 NeRF 内在的多视图一致性和平滑性通过使稀疏标签能够有效传播而有益于语义。当房间规模场景中标签稀疏或非常嘈杂时，我们展示了这种方法的好处。我们在各种
神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF）的简单介绍
weixin_45657478的博客
09-22 2844
神经辐射场（Neural Radiance Field，NeRF）的简单介绍
一文搞懂 神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）
热门推荐
qq_44324007的博客
04-06 3万+
一文搞懂 神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）
[论文精读][NeRF] Masked Wavelet Representation for Compact Neural Radiance Fields
^_^
12-27 956
神经辐射场(NeRF)已经证明了基于坐标的神经表示(神经场或隐式神经表示)在神经绘制中的潜力。然而，使用多层感知器(MLP)来表示3D场景或对象需要巨大的计算资源和时间。最近有一些关于通过使用额外的数据结构(如网格或树)来减少这些计算低效的研究。尽管性能大有希望，但显式数据结构需要大量的内存。在这项工作中，我们提出了一种在不影响拥有额外数据结构的优点的情况下减小大小的方法。具体来说，我们提出了将小波变换应用于基于网格的神经场。
基于神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）的三维重建方法——导言
D109的博客
04-02 1127
NeRF具有一些优点，例如可以从少量图像中重建高质量的三维场景、可以处理复杂的光照和遮挡效果、可以表示无限细节的场景等。- 网络结构：不同的方法使用不同的网络结构来表示NeRF，例如多层感知机（MLP）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、变分自编码器（VAE）等。- 应用领域：不同的方法针对不同的应用领域进行了改进和扩展，例如人脸重建、人体重建、动态场景重建、可编辑重建等。- 输入数据：不同的方法使用不同类型和数量的输入数据，例如单张图像、多张图像、视频序列、稀疏点云等。
【NeRF】对小白友好的Neural Radiance Fields讲解
在这里你甚至能学算卦，快进来看看
01-25 4427
【NeRF】了解学习Neural Radiance Fields（神经辐射场）
What is neural radiance fields (NeRF)?
皮皮#2500
08-12 526
Neural Radiance Field or NeRF is a method for generating novel views of complex scenes. NeRF takes a set of input images of a scene and renders the complete scene by interpolating between the scenes. 转载链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2021/04/intro
Neural Radiance Fields Julia
最新发布
03-09
### 实现 Neural Radiance Fields (NeRF) 的 Julia 版本 Neural Radiance Fields 是一种用于从多视角图像合成新视图的技术。该方法通过训练一个连续的场景函数来表示三维环境中的辐射度，从而能够渲染高质量的新视角图像。 在 Julia 中实现 NeRF 需要几个关键组件： 1. **数据准备** 数据集通常由一组不同角度拍摄的对象或场景的照片组成。这些照片需要经过预处理以便于后续模型训练[^1]。 2. **网络架构设计** 使用深度学习库 Flux 或 Knet 来构建一个多层感知器(MLP)，这个 MLP 将位置坐标作为输入并预测对应的颜色和体积密度值。为了提高效率，可以采用分层采样策略以及引入空间编码技术如 Positional Encoding[^2]。 3. **损失函数定义** 定义合适的损失函数对于优化至关重要。常见的做法是计算预测像素颜色与真实图片之间的均方误差(MSE)[^3]。 4. **渲染过程模拟** 渲染阶段涉及到沿着射线积分得到最终观察到的颜色。这一步骤可以通过数值积分完成，在实践中常用的方法有反向投影法等[^4]。 下面是一个简单的伪代码框架展示如何用 Julia 和 Flux 库搭建基本版 NeRF: ```julia using Flux, Statistics, Random struct NerfModel model::Chain end function positional_encoding(x, L=10) encoded = [] for i in 0:L-1 push!(encoded, sin.(2^(i)*π*x)) push!(encoded, cos.(2^(i)*π*x)) end vcat(encoded...) end # 初始化神经网络结构 nerf_model = Chain( Dense(63, 256, relu), Dense(256, 256, relu), Dense(256, 256, relu), Dense(256, 4) ) # 训练循环简化版本 for epoch in 1:num_epochs # 获取一批次的数据 batch_data = get_batch() # 前向传播 predictions = nerf_model(positional_encoding(batch_data["points"])) # 计算损失 loss_value = mean((predictions .- batch_data["colors"]) .^ 2) # 反向传播更新参数... end ```
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