AD-NeRF由音频和人脸图像合成人脸视频并表现出自然的说话风格flyfish合成高保真音频驱动的面部视频序列在数字人类、聊天机器人和虚拟视频会议等许多应用中是一个重要而具有挑战性的问题。将语音头部的生成过程视为从音频到视觉人脸的跨模态映射，期望合成的人脸图像表现出自然的说话风格，同时同步与原始视频相同的照片真实感的流媒体结果。环境：Ubuntu18.04NVIDIADriverVersion:440.33.01CUDAVersion:10.2cuda-repo-ubuntu1804-10-2-local-10.2.89-440.33.01_1.0-1_amd64libcudnn8_8.0.3
简介主页：https://jonbarron.info/mipnerf360/Mip-NeRF通过基于圆锥体的渲染方式解决了原始NeRF对不同距离视角场景建模的混叠问题，并提高了渲染的速度，但是在关于无界场景的重建问题上，由于相机不规则的指向以及场景点的极远距离，使得Mip-NeRF的渲染效果还是有待改进。将类似NeRF的模型应用于大型无界场景会引发三个关键问题：参数化问题。mip-NeRF要求将3D场景坐标映射到有界域，所以无界的360度的场景会占据无穷大的欧式空间区域。效率问题。巨大且细节化的场景需要巨大的网络容量，所以在训练期间，频繁地沿每条射线去查询巨大的MLP网络会产生巨大的消耗。歧
前言零零碎碎的东西太多，有必要统一记录一下，因为是回忆步骤，所以可能有不准确的地方Colmap的使用1.下载下载链接:colmap，下载之后直接解压就能使用，点击COLMAP.bat。2.colmap这里到处都是很详细的操作步骤，可以自行搜索，顺序是：File→Newproject：选择一个路径存放数据库，生成database.dbProcessing→Featureextraction：提取图像特征。提取特征后，可以选择要不要修改相机内参，如果你的相机内参已知，可以使用如下链接修改相机内参，此处记录方法名为blender_camera2colmap.py，修改之后选择Processing→D
目录前言LumaAINeRF手机App是什么？支持iPhone11或以上机型参考链接前言最近在做利用手机数据采集驱NeRF进行三维重建，调研到LumaAI这家公司，是一个很有代表性NeRF商业化公司。以前有部分手机的相册自带3D建模功能，其原理就是使用后置相机把要建模的对象“扫描”一遍，而且还需要360°全方位扫描，最后手机就会生成一个3D模型文件以及预览。出于好奇，小雷以前就用手机体验过，但效果实在是太拉胯，模型面很粗糙，精度也是几乎没有。不过当时手机性能不强，摄像头素质也远不如今天的产品，所以建模效果就很差。在快速建模里，NeRF也算是代表了，在专业影视、游戏等领域用的比较多，但早期的Ne
NeRF是2020年ECCV上获得最佳论文荣誉提名的工作，其影响力是十分巨大的。NeRF将隐式表达推上了一个新的高度，仅用2D的posedimages作为监督，即可表示复杂的三维场景，在新视角合成这一任务上的表现是非常引人注目的。3D渲染分为基于表面渲染（如点云到mesh）（图1上）和基于体积渲染（定义场景为密度和颜色场）（图1下）。 NeRF可以简要概括为用一个MLP（MultiLayerPerceptrons）神经网络去隐式地学习一个静态3D场景。为了训练网络，针对一个静态场景，需要提供大量相机参数已知的图片。基于这些图片训练好的神经网络，即可以从任意角度渲染出图片结果了。第一篇NeRF的
目录前言run_nerf.pyconfig_parser()train()create_nerf()render()batchify_rays()render_rays()raw2outputs()render_path()run_nerf_helpers.pyclassNeRF()get_rays_np()ndc_rays()load_llff.py_load_data()_minify()load_llff_data()render_path_spiral()前言要想看懂instant-ngp的cuda代码，需要先对NeRF系列有足够深入的了解，原始的NeRF版本是基于tensorflow
前言本期内容为对Nerf神经辐射场的网络结构以及其使用的体渲染技术的一个介绍。文章会同步更新到公众号AI知识物语，并且后续有需要也会更新响应的讲解视频到B站，同名出门吃三碗饭开讲！简单介绍NerfNerf是2020年的一篇ECCV论文，其贡献就是通过提供2维信息来渲染3维复杂的真实场景。在介绍Nerf网络结构以及体渲染近似前，我们需要知道下面的知识：（1）Nerf流程：输入数据（空间、方向信息）—>通过MLP网络—>输出对应的数据（点密度、颜色信息）—>对各个点、光线进行渲染—>渲染后输出像素值—>对比预测的像素值和实际像素值的损失值，并优化—>网络训练好后，可以得到各个角度的视图（视图也就是
纯基于MLP的神经辐射场（NeRF）由于模型容量有限，在大规模场景模糊渲染中往往存在欠拟合现象。最近有研究者提出对场景进行地理划分、并采用多个子NeRF，分别对每个区域进行建模，然而，这样做带来的问题是随着场景的逐渐扩展，训练成本和子NeRF的数量呈线性扩大。另一种解决方案是使用体素特征网格表示，该方法计算效率高，可以自然地扩展到具有增加网格分辨率的大场景。然而，特征网格由于约束较少往往只能达到次优解，在渲染中产生一些噪声伪影，特别是在具有复杂几何和纹理的区域。本文中，来自香港中文大学、上海人工智能实验室等机构的研究者提出了一个新的框架，用来实现高保真渲染的城市（Ubran）场景，同时兼顾计算
原文:instant-ngp/nerf_dataset_tips对于NeRF还不太熟悉的同学，推荐先学习下基于NeRF的三维内容生成我们实现所需的初始相机参数在transforms.json里提供，格式和NeRF:NeuralRadianceFields是兼容的。为此我们提供了脚本scripts/colmap2nerf.py来方便这些工作，它可以用来处理视频或者序列图片，基于开源的COLMAP运动获取信息法来获取必要的数据。训练过程对数据非常挑剔，为了获得好的结果，不能包含错误标注的数据，不能含有模糊的帧（运动模糊和失焦模糊都不行），本文试图给出一些建议，一个好的准则是如果在20秒之内你的模型
原文:instant-ngp/nerf_dataset_tips对于NeRF还不太熟悉的同学，推荐先学习下基于NeRF的三维内容生成我们实现所需的初始相机参数在transforms.json里提供，格式和NeRF:NeuralRadianceFields是兼容的。为此我们提供了脚本scripts/colmap2nerf.py来方便这些工作，它可以用来处理视频或者序列图片，基于开源的COLMAP运动获取信息法来获取必要的数据。训练过程对数据非常挑剔，为了获得好的结果，不能包含错误标注的数据，不能含有模糊的帧（运动模糊和失焦模糊都不行），本文试图给出一些建议，一个好的准则是如果在20秒之内你的模型
