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NeRF系列工作总结 - 知乎
NeRF Reflectance Lighting 系列工作个人总结 NeRF Reflectance Lighting 系列工作可以说是 NeRF 的“倒退”,但却是计算机视觉的“前进”,为什么这么说呢。 因为计算机视觉的创始人 David Marr 认为计…
NeRF(神经辐射场)有相关的物理(光学)原理支撑吗? - 知乎
NeRF 训练和渲染的核心步骤是体渲染技术 (volume rendering)。 体渲染可以把神经场“拍平”成一张 2D 图像,从而可以和基准图像进行比较。 这个过程是可微的,所以可以用来训练网络! 有了神经场和体渲染的预备知识,我们来介绍 NeRF 的训练。
Nerf还能作为2023年的计算机视觉研究方向吗? - 知乎
例如今年NVIDIA的GTC 2023就讨论了Nerf与当下火爆的AIGC的结合。 个人认为这个方向还是很有前途的。 除非CV出了类似chatgpt这样的东西(麻烦不要拿segment-anything出来对标了,啥时候商业化落地能这么厉害再说),否则未来的趋势中肯定有Nerf的一席之地。
为什么NeRF每渲染一个模型都需要重新训练一次神经网络,而其他生成模型却可以泛化呢? - 知乎
NeRF拉胯的泛化能力正是神经渲染的一大痛点,直到2023年或许才会在更多论文里被重视起来。 该怎么让NeRF获得跨场景的泛化能力?
基于深度学习的NeRF三维重建方法相比传统三维建模方法有什么优势? - 知乎
我总结的专栏文章链接: Q5: NeRF相比其他表示方法有什么优势? A1: 刘烨斌(清华大学): 我们理解的NeRF是一个对三维场景离散的概率表达,而SDF或者mesh相比来说是一个确定性的描述,NeRF其实完全是依靠离散化策略猜测物体在空间中的表达。
目前研0只具备深度学习相关知识,想要入门NeRF和3DGS需要具备哪些前置知识? - 知乎
NeRF 还粘着点Neural, 3DGS 就完全没有神经网络的成分了。 除了利用现有深度学习做 梯度下降 优化,3DGS和深度学习关系不大。 NeRF 3DGS本质上还是在解决渲染的问题。 这是计算机图形学的核心内容。 不懂图形学应该还是能啃得懂NeRF。 大不了把那个渲染公式背
nerf输出的3d模型在哪查看呢? - 知乎
NeRF的主要作用是建立了一个3d模型的隐式表达,在训练完成之后我们就可以得到 体素密度在3d模型上的分布(从MLP网络中的density网络获取),可以推断出重建物体占据了哪些位置(输出的体素密度σ大于某个阈值(可以调整,程序中为10))。
NeRF and Beyond日报 - 知乎
NeRF 3DGS + 可泛化稀疏重建 GPS-Gaussian+: Generalizable Pixel-wise 3D Gaussian Splatting for Real-Time Human…
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2005-2009
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