和Nerf有关的入门教材

最新推荐文章于 2025-05-02 05:00:00 发布
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文章标签： 深度学习 pytorch
原文链接：https://raytracing.github.io/books/RayTracingInOneWeekend.html#overview

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汇总！2020到2023年NeRF开源库和框架
3D视觉工坊
10-11 787
作者：Vallee | 来源：3DCV在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取代码链接。添加微信：dddvisiona，备注：NeRF，拉你入群。文末附行业细分群。自从在ECCV'20被提出以来，NeRF（神经辐射场）在3D视觉领域激发了很多有趣的创新工作，同时也出现了很多优秀的开源工作，本文对近期（2020-2023）的NeRF相关典型的开源代码库和框架做一个盘点，涵盖静态场景、动态...
Go！最新NeRF和SLAM结合开源方案！超越NICE-SLAM和DROID-SLAM！
3D视觉工坊
09-11 1297
作者：泡椒味的口香糖 | 来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」即可获取论文pdf和代码。添加微信：dddvisiona，备注：SLAM，拉你入群。文末附行业细分群。0. 笔者个人体会NeRF这两年真的是火出天际，ICCV 2023有非常多的NeRF文章，有优化速度精度的，也有动态环境这样的特殊场景NeRF。但NeRF和SLAM结合还是一个很新兴的方向，首先实时性难以保证，...
我想学习NeRF和位姿估计，你有什么书推荐给我
weixin_42602368的博客
02-15 311
NeRF(Neural Radiance Fields)和位姿估计(pose estimation)都是计算机视觉领域的热门研究方向，如果您想学习这些内容，以下是我为您推荐的一些书籍： 1.《3D Computer Vision: A Mathematical Introduction with OpenCV》 作者：Jan Erik Solem 这本书提供了一个深入的介绍，介绍了如何使用计算机视...
《用一周学习光线追踪》1.动态模糊
...
03-13 1399
上一章《用两天学习光线追踪》中，我们制作了一个简单的光线追踪器。本节将会增加动态模糊的效果。代码改动：1.ray增加一个参数t。2.camera生成随机数并赋值给ray的t。3.增加moving_sphere类。
光线追踪(RayTracing)算法理论与实践(三)光照
weixin_34148508的博客
12-05 775
提要 经过之前的学习，我们已经可以在利用光线追踪实现一些简单的场景。今天我们要探讨的是图形学里面的三种基本光源：方向光源，点光源，聚光灯。 不同于利用现成的Api，这次会从理论到实际一步步用C++实现。 前提工作 在老师的建议下，我将图形引擎换成了SDL，最终的渲染效果比之前的好了很多，原来的GLFW虽然能够很好的兼容OpenGL，但并没提供对像素的控制，而S...
周末速成光线追踪：源码深度解析
weixin_42527589的博客
11-30 1092
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：光线追踪技术是计算机图形学中用于模拟光线与场景交互的仿真技术。《一周学会光线追踪：https源码解析》一书通过开源项目"ray-tracing-in-one-weekend"，向初学者提供了一个易于理解且实现的基本光线追踪算法教程。源码涵盖了从光线表示到图像渲染等核心概念，并展示了如何将这些概念整合到实际程序中。本书旨在帮助读者通过学...
光线跟踪(RayTracing)原理及c++实现
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wozhengtao的博客
04-12 2万+
Chapt1. Why to write a RayTracing Render 提到Computer Graphics，众所周知的是如OpenGL、Direct3D这样非常流行的光栅化渲染器。事实上，这些大部分应用于游戏制作的API主要为实时渲染（Real-time Rendering）而设置，而它们所采用的光栅化(Rasterization)的渲染方式，通过渲染大量的三角形（或者其他的几
【NeRF-SLAM入门到精通】：掌握神经辐射场与SLAM融合的关键步骤
![【NeRF-SLAM入门到精通】：掌握神经辐射场与SLAM融合的关键步骤]...NeRF与SLAM的融合为三维场景重建和机器人定位提供了新的技术路径，本论文对NeRF-SLAM的理论基础、
神经辐射场（NeRF）：从3D建模到情感记录的未来革命
最新发布
这里汇聚了前沿的技术分享与实用的开发技巧，带你探索从创意到企业的技术创业之路。
05-02 314
NeRF（Neural Radiance Fields，神经辐射场）是近年来计算机视觉和图形学领域的一项颠覆性技术。它通过深度学习方法，将一组多角度的2D照片，重建出具有高度真实感的3D场景模型。NeRF 和 Radiance Fields 正在彻底改变我们对“记录生活”的理解。它不仅是技术的飞跃，更是人类认知方式的进化。未来，每个人都可以拥有自己的“三维记忆库”，在虚拟空间中自由穿梭于过去、现在与未来之间。如果你也被这样的愿景所吸引，不妨今天就拿起手机，开始你的第一次 NeRF 拍摄吧！
【小白深度教程 1.12】手把手教你 NeRF（神经辐射场）的基本原理和经典工作（含 PPT）
2401_87064292的博客
09-07 330
NeRF (Neural Radiance Fields) 是一种使用神经网络进行三维场景重建的新方法。NeRF 将三维空间中的场景表示为一个连续的、隐式的神经辐射场，能够以高质量渲染逼真的新视角图像。NeRF 的核心思想是通过体渲染 (volume rendering) 技术，在给定的视角下重建三维场景的密度和颜色。NeRF 是一种基于神经网络的三维重建技术，通过学习一个隐式的辐射场表示，能够生成高质量的新视角图像。其核心是使用体渲染方法来计算沿射线的颜色，并通过神经网络进行参数学习。
NVIDIA Vulkan 光线追踪教程：开启实时渲染新纪元
gitblog_00444的博客
09-26 580
NVIDIA Vulkan 光线追踪教程：开启实时渲染新纪元 项目介绍 NVIDIA Vulkan 光线追踪教程是一个专注于展示如何在现有 Vulkan 示例中集成光线追踪和光线遍历的开源项目。通过使用 VK_KHR_acceleration_structure、VK_KHR_ray_tracing_pipeline 和 VK_KHR_ray_query 扩展，该项目提供了一系列详细的教程，帮助...
【python】手写光线追踪教程
qq_51214471的博客
11-16 3873
本文未经允许禁止转载 B站：https://space.bilibili.com/455965619 作者：Heskey0 path tracer based on 《PBRT》 一.introduction to sampling theory 1. what is sampling? impulse train： sampling process corresponds to multiplying the function by a “impulse train” function, an
OpenGL 进阶系列10 - 实现光线跟踪(Ray Tracing)
GPU全栈博主
11-17 971
OpenGL 实现光线跟踪（Ray Tracing）是一个相对复杂但有趣的挑战，通常用于生成高度逼真的图像效果，如反射、折射、阴影等。OpenGL 本身并不是为光线跟踪设计的，但可以通过结合计算着色器和现代 OpenGL 功能实现光线跟踪。光线跟踪的基本思路是从相机（或视点）出发，发射光线并计算这些光线与场景中物体的交点。光线与场景中物体相交的计算。计算交点的光照（基于表面法线、光源位置、材质等）。反射和折射的处理（如果物体是透明或反射的）。
计算机图形学入门19：光线追踪
YanisWu的博客
06-25 1397
计算机图形学入门，Whitted-style光线追踪，光线与平面的交点，
光线追踪（Ray Tracing）算法
qq_40844444的博客
11-29 2005
其核心原理是从虚拟摄像机（观察点）发射出大量光线，这些光线会与场景中的物体（如球体、平面等几何物体）发生相交测试，计算出光线与物体的交点、交点处的光照效果（包括反射、折射、阴影等），然后根据这些信息确定最终像素的颜色，通过追踪众多光线来构建出整个图像。：实现两个向量的减法运算，用第一个向量的各分量减去第二个向量的对应分量，得到新的相减后的向量并返回，新向量各分量按相应减法规则计算得出。分量分别与给定的标量相乘，生成新的数乘后的向量并返回，新向量各分量值为原向量对应分量与标量的乘积。
极简光线追踪入门
音视频开发进阶
05-30 695
阅读本文不需要任何图形学基础，这里抛砖引玉，希望勾起读者对光线追踪的兴趣。前言光线追踪原理简单，并且可以抛开图形学的一堆理论，单独提出来讲。本文不需要任何图形学基础，看完本文后，将能够实现以下效果。图1 光线追踪效果 原理光线追踪算法由Appel在1968年提出，是一种基于真实光线传播模拟的计算机三维图形渲染算法。能实现较真实的光影效果。但是由于其庞大的计算量，一般用于离...
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射线和物体的相交检测，是光线追踪器的主要时间瓶颈，目前时间复杂度是线性的。有两种方法可以将时间复杂度降低到对数级别：一是空间划分，二是物体划分。本节将用BVH实现物体划分。
Block-NeRF
qq_44708206的博客
03-12 2263
这是一种使用NeRF重建任意大环境的方法。
论文阅读《Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis》
薛定谔的猫头咕咕咕
03-10 2788
Block-NeRF是一种能够表示大规模环境的神经辐射场（Neural Radiance Fields）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。
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