什么是Nerf nerf是一种通过隐式表达做新视角合成任务 (novel view synthesis task) 的工具, 隐式表达指的是在渲染过程中不对目标物体或者场景进行显示的建模 其输入是某个视角下发射的视角方向d=(θ, Φ), 以及对应的坐标x,y,z, 通过神经辐射场\(F\theta\), 得到体密度和颜色.
VolTeMorph Introduction 和NeRF-Editing类似，采用弯曲光线的方式，完成对模型的编辑，不同点有四个 扩展到更多区域，例如嘴内部 利用显卡的光追单元，做到了实时（单张3090） 对view direction做了校正 不使用编辑mesh再传播的方法，而是直接对四面体几何进行操作，可以结合物理模拟 另外，加入了
一、NeRF介绍 1. 背景 传统计算机图形学技术经过几十年发展，主要技术路线已经相对稳定。随着深度学习技术的发展，新兴的神经渲染技术给计算机图形学带来了新的机遇，受到了学界和工业界的广泛关注。神经渲染是深度网络合成图像的各类方法的总称，各类神经渲染的目标是实现图形渲染中建模
Ref-NeRF 介绍 NeRF在镜面反射上，有着许多artifacts，有两个原因。一个是，用外向辐射作为视角，不好插值；另一个是，NeRF会用各向同相的内部光源来假装镜面反射，结果是半透明或雾状的artifacts。 Ref-NeRF用反射光作为输入，因为表面的取向不影响它，因此MLP能在上面更好地插值。 一个问题是，反射
大家好~这一个月以来，我从0开始学习和实现“深度学习”的技术。 现在与大家分享下我的学习经历，以及我了解到的深度学习在渲染中的应用方向，希望对大家有所帮助！谢谢！ 为什么开始学习深度学习？ 其实我以前在实现与路径追踪相关的降噪算法时，就了解到可以基于深度学习来实现降噪，并且发现这
2020和2021年，最火的计算机视觉技术非Transformer莫属。而除Transformer之外，最受欢迎也最有趣的技术我想应该是ECCV 2020的神经辐射场 (Neural Radiance Field, NERF) ，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
公众号内容拓展学习笔记（2021.10.16）
论文解读：BARF: Bundle-Adjusting Neural Radiance Fields 由于神经网络辐射场（NeRF）具有合成真实世界场景的逼真新视图的能力，近来其已经引起计算机视觉研究界广泛的关注。NeRF的一个限制在于其需要准确的相机姿态来学习场景表征。作者提出的BARF可以从不完美（甚至是未知）相机的姿
