开源项目推荐：CLIPNeRF

开源项目推荐：CLIPNeRF

CLIPNeRF CLIP-NeRF: Text-and-Image Driven Manipulation of Neural Radiance Fields 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLIPNeRF

CLIPNeRF 是一个开源项目，它基于最新的深度学习技术，实现了一种多模态的3D对象操纵方法，适用于神经辐射场（NeRF）。该项目主要使用 Python 编程语言。

1. 项目基础介绍

CLIPNeRF 利用最近对比性语言-图像预训练（CLIP）模型的联合语言-图像嵌入空间，提出了一种统一的框架，允许用户以友好的方式操纵NeRF，使用简短的文本提示或示例图像进行操作。该框架结合了NeRF的新视图合成能力和生成模型中潜在表示的可控操纵能力，为3D对象操纵提供了新的可能性。

2. 项目核心功能

• 多模态操纵：用户可以通过文本提示或图像示例来操纵NeRF，实现了更加直观和灵活的3D对象编辑方式。
• 解耦条件NeRF架构：项目引入了一种解耦的条件NeRF架构，允许分别对形状和外观进行独立控制。这是通过在位置编码上应用学习到的形变场来进行形状调节，并将颜色调节推迟到体积渲染阶段实现的。
• CLIP嵌入与潜在代码映射：为了将解耦的潜在表示与CLIP嵌入联系起来，设计了两种代码映射器，它们接受CLIP嵌入作为输入，并更新潜在代码以反映目标编辑。
• 基于CLIP的匹配损失训练：映射器通过CLIP基础的匹配损失进行训练，确保了操纵的准确性。

3. 项目最近更新的功能

最近的项目更新可能包括以下内容：

• 单NeRF颜色编辑：在补充材料目录中添加了单一NeRF颜色编辑的代码，扩展了项目的功能。
• 交互式编辑界面：提供了直观的交互式编辑界面，使得用户能够更加便捷地进行编辑操作。
• 性能优化和错误修复：可能包括对项目代码的优化以提高效率，以及修复已知的错误或问题。

CLIPNeRF项目的开源精神和前沿技术，为3D对象操纵领域带来了新的视角和工具，值得研究和关注。

CLIPNeRF CLIP-NeRF: Text-and-Image Driven Manipulation of Neural Radiance Fields 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/CLIPNeRF