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NeRF(神经辐射场)有相关的物理(光学)原理支撑吗?
NeRF的基本原理其实是建立在经典的体积渲染理论之上,而NeRF的主要创新点在于将一个深度神经网络用于预测3D空间中的颜色和密度信息。NeRF模型中的主要函数可以表示为: f: (x, d) → (c, σ) \\ 这里,f是一个深度神经网络,它接收一个3D空间点x和一个视线方向d作为输入,并输出该点的颜色c和体密度σ。 在NeRF的框架中,神经网
你推荐入坑nerf吗?
由上面可知，NeRF是隐式建模，因为模型是储存在MLP里面的，模型就是MLP的参数，这和以往点云和mesh建模不同（点云/mesh是可以直接看到模型的...
一文搞懂火爆科研圈的NeRF(神经辐射场)!
神经辐射场（Neural Radiance Fields，NeRF）是一种先进的计算机图形学技术，它在2020年ECCV会议上的最佳论文中首次提出。NeRF能够利用二维的posed images作为监督，表示复杂的...
TripoSR与NeRF在三维重建中的优化差异是什么? - 编程...
在三维重建领域，TripoSR与NeRF在优化策略上存在显著差异。NeRF通过隐式神经表示建模场景，依赖大量视角图像进行优化，收敛速度较慢，且对输入视角...
为什么NeRF每渲染一个模型都需要重新训练一次神经网络...
并不是大家不想让NeRF可以跨场景泛化，实在是因为..之前的NeRF的确做不到。现在大家通常熟悉的NeRF模型还是得一个场景（scene）就训练一个NeRF...
NeRF原理快速入门
NeRF原理快速入门 NeRF，即Neural Radiance Fields（神经辐射场），是一种用于视图合成的新技术，它能够将三维场景表示为神经辐射场，并通过神经网络来渲染...
NeRF介绍
Neural Radiance Fields（NeRF）是3D视觉领域的一个创新范式，以其在视图合成任务上的优异表现，吸引了广泛研究者的关注。NeRF的核心在于非显式地利用神经网络来构建复杂静态...
为什么nerf没有采用transformer架构而是mlp?
对于为什么Neural Radiance Fields（NeRF）没有采用Transformer架构而是采用了多层感知机（MLP），这个问题可以从神经网络架构的设计理念、适用性、...