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【论文精炼】|NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis|NeRF:用于视图的神经辐射场的场景表示|2020年Springer,Cham,2020:405-421.Fig.1：通过场景的一些图片作为输入，我们提出一种优化连续的5D神经辐射场表示的方法
论文笔记：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis.NeRF是ECCV2020的Oral，影响非常大，可以说从基础上创造出了新的基于神经网络隐式表达来重建场景的路线。.由于其简介的思想和完美的效果，至今仍然有非常多的3D相关工作以此为基础。.NeRF...
出自文献：Martin-BruallaR,RadwanN,SajjadiMSM,etal.Nerfinthewild:Neuralradiancefieldsforunconstrainedphotocollections[J].arXivpreprintarXiv:2008.02268,2020.摘要我们提出一种学习方法，用于复杂场景的新视图，并且使用的是非结构化的in-the-wild照片集。...
论文是以稀疏光场渲染稠密光场从而达到3D效果效果已经很赞了：不用3D建模，通过静态图片进行训练，用(非卷积)深度网络表示场景的5D连续体表示，再通过raymarching进行渲染，实现3D视效。NeRF的一大特点是不使用3D建模，使3D视效样片的每一帧画面都能达到照片级的真实度，这是目前3D建模的效果所...
神经辐射场（NeuralRadianceFields）nerf0、nerf能做的是什么？其核心点在于非显式地将一个复杂的静态场景用一个神经网络来建模。在网络训练完成后，可以从任意角度渲染出清晰的场景图片。1、nerf有什么特色？Anapproachforrepresentingcontinuoussceneswithcomplexgeometryandmaterialsas5Dneuralradianceelds...
NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis这篇论文是视图方向。该方法适合每个场景一个单独的模型(~30秒)，它在场景中的坐标和方向产生一个视图，然后进…
介绍一篇NeRF泛化的最新的工作：MVSNeRF该文提出，通过引入显式的多视角几何约束来实现，只需要三张图片即可重建neuralradiancefields，无需重新训练。同时，在给定多张输入图片情况下,可快速fine-tune到nerf相当的效果。论文：MVSNeRF:FastGeneralizableRadianceFieldReconstructionfromMulti-ViewStereo论文主页...
其渲染速度比原始的NeRF提高了3000多倍，并且图像质量可以与NeRF媲美。此外，采用PlenOctrees结构还能有效减少NeRF的训练时间。论文地址...
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论文笔记：NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis.NeRF是ECCV2020的Oral，影响非常大，可以说从基础上创造出了新的基于神经网络隐式表达来重建场景的路线。.由于其简介的思想和完美的效果，至今仍然有非常多的3D相关工作以此为基础。.NeRF...
出自文献：Martin-BruallaR,RadwanN,SajjadiMSM,etal.Nerfinthewild:Neuralradiancefieldsforunconstrainedphotocollections[J].arXivpreprintarXiv:2008.02268,2020.摘要我们提出一种学习方法，用于复杂场景的新视图，并且使用的是非结构化的in-the-wild照片集。...
论文是以稀疏光场渲染稠密光场从而达到3D效果效果已经很赞了：不用3D建模，通过静态图片进行训练，用(非卷积)深度网络表示场景的5D连续体表示，再通过raymarching进行渲染，实现3D视效。NeRF的一大特点是不使用3D建模，使3D视效样片的每一帧画面都能达到照片级的真实度，这是目前3D建模的效果所...
神经辐射场（NeuralRadianceFields）nerf0、nerf能做的是什么？其核心点在于非显式地将一个复杂的静态场景用一个神经网络来建模。在网络训练完成后，可以从任意角度渲染出清晰的场景图片。1、nerf有什么特色？Anapproachforrepresentingcontinuoussceneswithcomplexgeometryandmaterialsas5Dneuralradianceelds...
NeRF:RepresentingScenesasNeuralRadianceFieldsforViewSynthesis这篇论文是视图方向。该方法适合每个场景一个单独的模型(~30秒)，它在场景中的坐标和方向产生一个视图，然后进…
介绍一篇NeRF泛化的最新的工作：MVSNeRF该文提出，通过引入显式的多视角几何约束来实现，只需要三张图片即可重建neuralradiancefields，无需重新训练。同时，在给定多张输入图片情况下,可快速fine-tune到nerf相当的效果。论文：MVSNeRF:FastGeneralizableRadianceFieldReconstructionfromMulti-ViewStereo论文主页...
其渲染速度比原始的NeRF提高了3000多倍，并且图像质量可以与NeRF媲美。此外，采用PlenOctrees结构还能有效减少NeRF的训练时间。论文地址...
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