2023年4月13日 · 将一条射线的原点标记为o，射线方向（即相机视角）标记为d，则可将射线表示为r (t)=o+td，t的近端和远端边界分别为tn和tf。 分段近似渲染方法. 用NeRF难以估计射线上的连续点，这就对其进行分段近似。 作者提出了一种 分层抽样（Stratified Sampling）的方法：首先将射线需要积分的区域 [tn,tf]均匀分为N份，再在每个小区域进行均匀随机采样。 则以上预测颜色C（r）的积分，可以简化为求和的形式： 这种 从所有采样点的 (ci,σi)集合求和得到射线渲染 …

Here we implement a very basic time-conditioned NeRF (T-NeRF) model (examples/radiance_fields/mlp.py) for dynamic scene reconstruction. The implementation is mostly follow the T-NeRF described in the D-NeRF paper, with a 8-layer-MLP for the radiance field and a 4-layer-MLP for the warping field.

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis作为2020年ECCV的一篇论文，在用深度学习完成图形学中非常重要的渲染任务上作出了很重要的贡献。此学习笔记主要分为以下几个部分： 1.问题的提出. 2.NeRF工作的Pipeline. 3.NeRF详细工作的解析

时间起点（near bound）和时间终点（far bound）为 t_n 和 t_f 。 我们有沿着这条射线积分得到像素颜色的公式如下： 观察这个式子积分里面是 T (t) 、密度 \sigma (\textbf {r} (t)) 和颜色 \textbf {c} (\textbf {r} (t),\textbf {d}) 的乘积，其中 T (t) 是累积透光率，表示光线射到这“还剩多少光”。 因此对于这个像素的颜色，这个点的颜色的权重为 T (t)\sigma (\textbf {r} (t)) ，即光线射到这个点还剩多少光，以及这个点的密度是多少。 那么，我们继续观察 T (t) 的表示，它是密度在射线上的积 …

这种方法可以用于从稀疏视图视频或单目视频中学习动态场景的高质量神经表示，并实现高保真度的动态重建和渲染。 将 t 作为一个参数（条件）加入原始 NeRF 场中。 f(x,y,z,t) =(f,σ), g(f,θ,ϕ) = c (1) (x,y,z) 的密度。 f,(θ,ϕ) 为输出的 MLP（多层感知机）。 由一个将所有场景变形映射到一个共同的正则配置的变形网络和一个从每个相机射线回归体积密度相关和视相关的RGB颜色的规范网络构成。 f(x,y,z,t) =(^x,^y,^z), g(^x,^y,^z,θ,ϕ) =(c,σ). (2) (x,y,z) (^x,^y,^z) (θ,ϕ) 作为输入得到颜色 …

2024年7月4日 · NeRFs（神经辐射场）通过前馈神经网络对场景进行连续表示，实现了从任意视角生成高质量的3D重建，同时显著降低了内存消耗。与传统离散表示方法相比，NeRFs能够捕捉复杂的反射效果和几何细节，提升了场景表示的真实感。其训练过程采用端到端的梯度下降 ...

2022年10月12日 · NeRFs（神经辐射场）通过前馈神经网络建模连续场景表示，实现了从任意视角生成高质量的3D重建。与传统离散表示方法相比，NeRFs避免了高内存消耗，能够在保持高分辨率的同时降低内存需求。

这篇综述深入研究了 语义感知神经辐射场 （NeRF）在视觉场景理解中的作用，涵盖了对250多篇学术论文的分析。 它探讨了NeRF如何熟练地推断场景中静止和动态目标的3D表示。 该功能对于生成高质量的新视点、完成缺失的场景细节（修复）、进行全面的场景分割（全景分割）、预测3D边界框、编辑3D场景以及提取以目标为中心的3D模型至关重要。 这项研究的一个重要方面是应用 语义标签 作为视点不变函数，它有效地将空间坐标映射到一系列语义标签，从而有助于识别场 …

Neural Transmitted Radiance Fields. Contribute to FreeButUselessSoul/TNeRF development by creating an account on GitHub.

We describe how to effectively optimize neural radiance fields to render photorealistic novel views of scenes with complicated geometry and appearance, and demonstrate results that outperform prior work on neural rendering and view synthesis. Here are results on our synthetic dataset of pathtraced objects with realistic non-Lambertian materials.