传统sfm，mvs技术与nerf技术三维重建对比

最新推荐文章于 2025-04-12 20:35:53 发布
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文章标签： 图形渲染 重构
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文章介绍了Nerf技术在三维重建中的优秀表现，它能实现无空洞的重建效果，并通过光线积分实现逼真的光照渲染，提供高度真实感的图像生成。

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捣蛋鬼233
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深度总结！视觉三维重建colmap框架的现状与未来
3D视觉工坊
03-02 794
众所周知，三维重建的发展已经进入了稳定期，尤其是离线方案的发展几乎处于停滞期，在各大论刊上也很少见到传统sfm+mvs亮眼的文章。这也不难理解，传统的多视图几何内容已经被展现的体无完肤，即使能做出一些impressive创新，也需要非常坚厚的数学基础。商用Photoscan（现在称为Agisoft Metashape）的首个版本于2010年发布。ContextCapture 是由Bentley Systems开发的软件，首个版本发布于2015年。
三维重建方法3D gaussian splatting与NeRF的区别和异同
weixin_43890835的博客
01-10 1万+
本文从数据输入、数据输出、渲染方式、优化方式、三维信息表达、时间与效果等几个方面对三维重建方法NeRF和3D Gaussian Splatting方法进行了横向比较，分析其异同
三维重建论文总结——nerf与多视角MVS结合
Whn8249165的博客
03-18 661
nerf与多视角MVS结合，如何用少量照片实现高质量渲染效果
SFM（Structure from Motion）和NeRF（Neural Radiance Fields）
qq_42244167的博客
08-09 1951
它通过分析相机在不同视角下捕获的图像来推断场景的三维结构和摄像机的运动。NeRF是一种基于神经网络的算法，用于从图像中重建逼真的三维场景模型。它通过训练一个神经网络来建模每个空间点的颜色和密度，然后可以使用这个模型生成新的视图和逼真的渲染效果。NeRF的目标是捕获场景的精细细节和光照效果，使重建的三维模型更加真实。SFM（Structure from Motion）和NeRF（Neural Radiance Fields）都是计算机视觉领域中的重要算法，用于不同的任务和应用。
传统图形学对nerf的对比与应用落地
微小的鱼的博客
06-01 2422
传统图形学：显示表达几何表达方式：网格（Mesh）、点云（Point cloud）、体素（Voxel）、隐式函数（Implicit），渲染主要包括两种：1、渲染管线（主实时）；2、光线追踪（主离线，现也出现PC的实时光追）nerf:nerf本质上提供了一种新的逆渲染方式，通过神经网络模拟连续的场+体渲染的方式。同时也是隐式可微渲染，创造性的引进神经网络达到惊艳的效果。
NeRF与三维重建专栏（二）NeRF原文解读与体渲染物理模型
CV技术指南（微信公众号）
06-02 3649
上一章中我们大致介绍了三维重建的背景、NeRF应用于三维重建的难点以及相关数据集和评估指标，本章节将会详细介绍NeRF原文以及部分源码，以及体渲染的物理模型，来帮助读者更好理解NeRF。
MVSNeRF
qq_44708206的博客
11-29 2540
MVSNeRF
【三维重建】VastGaussian:用于大场景重建的大3D Gaussian(CVPR 2024)
qq_45752541的博客
03-04 9130
VastGaussian：基于3D GS的分块优化重建：引入了渐进式数据划分策略，允许独立的单元优化和无缝合并，获得具有足够三维高斯分布的完整场景。解耦外观建模消除了训练图像中的外观变化，实现了不同视图之间的一致渲染
【动态三维重建】Deformable 3D Gaussians 可变形3D GS用于单目动态场景重建（CVPR 2024）
qq_45752541的博客
03-20 4695
隐式神经表示为动态场景重建和渲染的新方法铺平了道路。尽管如此，先进的动态神经渲染方法很大程度依赖这些隐式表示，经常难以捕捉场景中物体的复杂细节。此外，隐式方法在一般动态场景中实现实时渲染，限制了它们在各种任务中的使用。为了解决这一问题，我们提出了一种可变形的三维高斯分布的splatting 方法，该方法使用三维高斯分布来重建场景，并在具有变形场的规范空间中学习它们，以建模单目动态场景。我们还引入了一种没有额外开销的退火平滑训练机制，它可以减轻不准确的姿态对真实世界数据集中时间插值任务的平滑性的影响。
手机拍摄构建数据集源码辅助NeRF三维重建教程
SfM算法可以从一系列图片中推断出相机的运动轨迹和场景的三维结构，而MVS则用于从多视角重建出稠密的三维点云。 5. 深度学习与计算机视觉: 在三维重建的过程中，深度学习技术特别是卷积神经网络（CNN）被用来提高...
NeRF与三维重建专栏（一）领域背景、难点与数据集介绍
CV技术指南（微信公众号）
05-14 3457
关于该系列专栏，主要介绍NeRF在三维重建中的应用（这里我们特指MVS，multi-view stereo，也即输入带位姿的图片，输出三维结构例如点云、mesh等；并且后面的工作也都是围绕MVS with NeRF讨论的。虽然也有without pose的NeRF，从重建的角度也可以理解为SFM with NeRF，例如ESLAM，Barf，但不是本专栏关注的重点），一方面是为了整理回顾一下现有资料，一方面是为了方便广大初学者更快了解NeRF如何应用于三维重建。
mvsnerf:我们的工作提出了一种新颖的神经渲染方法，可以有效地重建用于视图合成的几何和神经辐射场
08-05
MVSNeRF | 此存储库包含论文的 pytorch 闪电实现： 。 我们的工作提出了一种新颖的神经渲染方法，可以有效地重建用于视图合成的几何和神经辐射场，此外，如果捕获密集图像，我们估计的辐射场表示可以很容易地微调； 这导致快速的逐场景重建。 安装 在 Ubuntu 16.04 + Pytorch 1.8 + Pytorch Lignting 1.3.5 上测试 安装环境： pip install pytorch-lightning, inplace_abn pip install imageio, pillow, scikit-image, opencv-python, config-argparse, lpips 训练 请参阅每个小节以了解不同数据集的训练。 可用的训练数据集： （现实合成） （真正的前向） （图像/内在/外在/近远边界） DTU数据集 资料下载 从原始下
SFM/MVS_NERF_3DGAUSS三维重建
最新发布
weixin_41245988的博客
04-12 641
是一种经典的SFM/MVS开源框架，Correspondence Search时，首先对所有图片进行特征提取Feature Extraction，然后进行特征匹配match，匹配分为暴力两两匹配和按序列匹配等的多种方式，最后进行几何校验Geometric Verification，通过对极几何等约束删除异常匹配Incremental Reconstruction时，首先选取匹配较好两帧进行初始化nitialization(选取策略优化)，类似ORBSLAM根据F/H比值选取分解F或H矩阵进行初始化；
nerf三维重建
qq_44089890的博客
04-12 4509
Nerf（Neural Radiance Fields）是一种用于三维重建和图像合成的机器学习技术。它基于深度学习，使用神经网络来预测场景中每个点的颜色和密度，从而生成高质量的三维重建结果。Nerf 通过训练神经网络从不同角度的图像中学习场景的表面和光照特征，然后使用学习到的信息来生成新的视角的图像。与传统的三维重建方法不同，Nerf 不需要对场景进行显式的几何建模，也不需要使用多张图像进行立体匹配。相反，它使用单张图像和相机参数来训练神经网络，从而生成高质量的三维重建结果。
神经辐射场（NERF）模型：一个令人惊叹的三维场景重建方法
m0_66159157的博客
04-03 5442
简单来说，NERF 模型是一种基于神经网络的三维场景重建方法。与传统方法不同，NERF 模型 只需要从单个或少数几个 2D 视角中预测每个像素点的颜色和深度值，而不需要使用多个 2D 图像或视角。它通过学习一个表示场景中每个点的神经辐射场函数来实现这一点。
火爆科研圈的三维重建技术：Neural radiance fields (NeRF)
热门推荐
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..
[2021]NeRF−−: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parameters
wrk226的博客
02-10 2534
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
顶会上的NeRF引爆三维重建！
阿木寺的博客
01-11 1802
近几年来，人工智能领域出现过很多热门的话题，有些热度持续很长时间，有些如同昙花一现，而随着机器人、自动驾驶、AR等技术的飞速发展，这些领域涌现了大量独角兽公司，开发出大量以3D感知、融合定位、重建、测距等多个应用场景的产品。三维重建这个名词也再次变得火热起来。简单来说，三维重建（3D Reconstruction）是指用相机等传感器拍摄真实世界的物体、场景，并通过计算机视觉技术进行处理，从而得到物...
学习笔记之——NeRF SLAM（基于神经辐射场的SLAM）
gwpscut的博客
12-29 1万+
NeRF 所做的任务是 Novel View Synthesis（新视角合成），即在若干已知视角下对场景进行一系列的观测（相机内外参、图像、Pose 等），合成任意新视角下的图像。传统方法中，通常这一任务采用三维重建再渲染的方式实现，NeRF 希望不进行显式的三维重建过程，仅根据内外参直接得到新视角渲染的图像。为了实现这一目的，NeRF 使用用神经网络作为一个 3D 场景的隐式表达，代替传统的点云、网格、体素、TSDF 等方式，通过这样的网络可以直接渲染任意角度任意位置的投影图像。
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