推荐文章：TiNeuVox - 实时动态光线场的新里程碑

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TiNeuVoxTiNeuVox: Fast Dynamic Radiance Fields with Time-Aware Neural Voxels (SIGGRAPH Asia 2022)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TiNeuVox

在计算机图形学领域中，动态光线场的建模和渲染一直是研究的重点。近年来，神经辐射场（NeRF）的技术发展为这一领域带来了革命性的变化。今天，我们向您推介一个创新的开源项目——TiNeuVox，它在实时动态场景建模上实现了突破性进展。

项目介绍

TiNeuVox 是一款时间感知神经体素框架，其核心技术首次亮相于 ACM SIGGRAPH Asia 2022 大会。该项目旨在解决动态光线场优化速度慢和存储成本高的问题。通过引入时间感知的体素特征以及微小坐标变形网络，TiNeuVox 能够快速且高效地处理复杂场景的变化，无论是微小的还是显著的运动。

项目技术分析

TiNeuVox 利用时间编码来增强体素特征，并结合了一个轻量级的坐标变形网络来模拟粗略的运动轨迹。同时，项目提出了多距离插值方法，以精确捕捉场景中的大范围和小范围移动。这种新颖的方法在保持高渲染质量的同时，显著提高了训练速度。

应用场景

TiNeuVox 的应用场景广泛，包括但不限于虚拟现实(VR)、游戏开发、电影特效、建筑可视化等。它能够实现实时的动态场景渲染，提供更为逼真的视觉体验，从而极大地提升用户体验和交互性。

项目特点

1. 高速优化：相比传统的动态 NeRF 方法，如 D-NeRF，TiNeuVox 只需约8分钟就能完成训练。
2. 低存储需求：尽管速度快，但存储需求极低，只需8MB空间。
3. 优质渲染：在保证渲染效果与现有方法相当甚至更好的情况下，实现更快的速度。
4. 兼容性强：支持合成数据集（如 D-NeRF），也适用于真实动态场景（如 HyperNeRF 提供的数据集）。

如果您正在寻找一种能大幅提升动态场景处理效率的解决方案，那么 TiNeuVox 定是您的不二之选。不仅如此，该项目提供了详细的配置文件和训练脚本，方便开发者进行数据准备和模型训练。

为了更好地理解并应用这项技术，请访问项目主页、阅读论文或观看演示视频，一同探索 TiNeuVox 打造的实时动态光影世界。同时，若您的工作受益于这个项目，请引用他们的研究成果，给予认可和支持。

@inproceedings{TiNeuVox,
  author = {Fang, Jiemin and Yi, Taoran and Wang, Xinggang and Xie, Lingxi and Zhang, Xiaopeng and Liu, Wenyu and Nie{\ss}ner, Matthias and Tian, Qi},
  title = {Fast Dynamic Radiance Fields with Time-Aware Neural Voxels},
  year = {2022},
  booktitle = {SIGGRAPH Asia 2022 Conference Papers}
}

让我们一起见证 TiNeuVox 如何重新定义实时动态光线场的未来！

TiNeuVoxTiNeuVox: Fast Dynamic Radiance Fields with Time-Aware Neural Voxels (SIGGRAPH Asia 2022)项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ti/TiNeuVox