1.主要目标：利用神经网络将多张多视角的2D图像进行3D重建，并进行渲染合成得到任意新视角的2D图像。2.动机：1、之前的方法通常使用Mesh，点云，体素等方式来对3D场景进行显式建模。但因为其是离散表示的，导致其生成结果不够精细化，且由于存储的三维场景的表达信息的数据集巨大，其对内存的消耗也限制了其在较高分辨率复杂场景的应用。2、通过使用一个复杂函数对3D场景进行隐式表达，同样可以完成3D信息的储存与新视角的合成。这样做的好处是可以通过函数对3D场景进行连续的表达，这使得生成的结果会更加精细；且在表达较高分辨率复杂场景时该方式消耗的内存较少。3.贡献：1、提出了一种将拥有复杂几何图形的连续场
来源：投稿作者：橡皮编辑：学姐论文链接：https://arxiv.org/abs/2306.09551摘要最近的研究表明，将预训练的扩散模型与神经辐射场（NeRF）相结合，是一种很有前途的文本到3D的生成方法。简单地将NeRF与扩散模型相结合会导致跨视图不一致和风格化视图合成的退化。为了应对这一挑战，我们提出了Edit-DiffNeRF框架，它由一个冻结的扩散模型、一个用于编辑扩散模型潜在语义空间的delta模块和一个NeRF组成。我们的方法不是为每个场景训练整个扩散模型，而是通过delta模块在冻结的预训练扩散模型中编辑潜在语义空间。对标准扩散框架的这一根本性改变使我们能够对渲染视图进行细
新手的论文笔记3DGaussianSplatting的笔记introductionRelatedwork预备知识Gaussiansplatting3D高斯泼溅原理Overview3DGaussianSplatting的笔记每次都是在csdn上找救命稻草，这是第一次在csdn上发东西。确实是个不错的笔记网站，还能同步，保存哈哈哈。印象笔记，Onenote逊爆了。研一刚开学两个月，导师放养，给的方向还贼大，发点东西还是想找到相似方向的可以一起交流交流。关于NeRF和3DGS的关系，这放个意の茗做的梗图：言归正传，一开始选题是nerf，但是最近3DGS好像要把NeRF干飞了，就赶快来凑凑热闹。如果想
前言目前数字人实现技术众多，我这里采用基于ER-NeRF，在这里可以看到其介绍：ICCV2023|ER-NeRF:用于合成高保真TalkingPortrait的高效区域感知神经辐射场-https://zhuanlan.zhihu.com/p/644520609ER-NeRF的项目地址：https://github.com/Fictionarry/ER-NeRFER-NeRF,RAD-NeRF,他们都继承自AD-NeRF，都有一个基于dearpygui的GUI界面但是很遗憾，这个GUI很难跑起来，而且本地一般没有大GPU的机器，我们需要一个在云GPU服务器上能跑的webuiER-NeRF训练很简
上周，我们刚刚报道了3D内容方案商LumaAI完成2000万美元A轮融资消息，本周LumaAI继续宣布推出视频转3D场景API：Video-to-3DAPI。简单来说，现在Luma正式开放了NeRF能力，意味着正在进行商业化探索。正如最近很火爆的GPT等生成式AI那样，NeRF在最近两年同样是一项关注度极高的方案，而以NeRF为核心的LumaAI发展同样迅速。可能很多人还不熟悉LumaAI这家公司，它是一个专注于3D内容方案的平台，短短半年之内先后基于NeRF上线了文生3D模型、网页版全体积NeRF渲染器、视频到3D模型API等功能。关于LumaAI前面我们提到，Luma的核心就NeRF，简单
为任务选择正确的GenAI模型需要了解每个模型使用的技术及其特定能力，下面请了解VAEs、GANs、Diffusion、Transformers和NerFs五大GenAI模型。以前，大多数人工智能模型都专注于更好地处理、分析和解释数据。直到最近，在所谓的生成神经网络模型方面的突破带来了一系列用于创建各种内容的新工具，从照片和绘画到诗歌、代码、电影剧本和电影。顶级 AI 生成模型概述研究人员在2010年代中期发现了新的生成AI模型的前景，当时开发了变分自编码器（VAEs）、生成对抗网络（GAN）和扩散模型（Diffusion）。2017年问世的转换器（Transformers）是一种突破性的神经
0.简介最近几年随着深度学习的发展，现在通过深度学习去预估出景深的做法已经日渐成熟，所以随之而来的是本文的出现《Real-TimeDenseMonocularSLAMwithNeuralRadianceFields》。这篇文章是一个结合单目稠密SLAM和层次化体素神经辐射场的3D场景重建算法，能实时地用图像序列实现准确的辐射场构建，并且不需要位姿或深度输入。核心思想是，使用一个单目稠密SLAM方法来估计相机位姿和稠密深度图以及它们的不确定度，用上述信息作为监督信号来训练NeRF场景表征。代码已经在Github上完成了开源。【搬】NeRF-SLAM：具有神经辐射场的实时密集单目SLAM1.什么是
论文：2003.RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis官方网站：https://www.matthewtancik.com/nerf突破性后续改进：InstantNeuralGraphicsPrimitiveswithaMultiresolutionHashEncoding|展示官网：https://nvlabs.github.io/instant-ngp/搞懂神经辐射场的坐标系NeuralRadianceFields(NeRF)-董鑫的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/59999475
神经辐射场（NeuralRadianceFields）自2020年被提出以来，相关论文数量呈指数增长，不但成为了三维重建的重要分支方向，也逐渐作为自动驾驶重要工具活跃在研究前沿。NeRF这两年异军突起，主要因为它跳过了传统CV重建pipeline的特征点提取和匹配、对极几何与三角化、PnP加BundleAdjustment等步骤，甚至跳过mesh的重建、贴图和光追，直接从2D输入图像学习一个辐射场，然后从辐射场输出逼近真实照片的渲染图像。也就是说，让一个基于神经网络的隐式三维模型，去拟合指定视角下的2D图像，并使其兼具新视角合成和能力。NeRF的发展也和自动驾驶息息相关，具体体现在真实的场景重
InstantNeuralGraphicsPrimitiveswithaMultiresolutionHashEncoding具有多分辨率哈希编码的即时神经图形基元OverviewInstant-NGPbreaksNeRFtraininginto3pillarsandproposesimprovementstoeachtoenablereal-timetrainingofNeRFs.The3pillarsare:Instant-NGP将NeRF训练分为3个支柱，并提出改进建议，以实现NeRF的实时训练。三大支柱是：Animprovedtrainingandrenderingalgorithmv
