AI/NERF, GaussianSplatting9 DBARF 이 논문은 "DBARF: Deep Bundle-Adjusting Generalizable Neural Radiance Fields"라는 제목의 논문입니다. 이 논문은 깊은 번들 조정을 통한 일반화 가능한 신경 방사장에 대해 다룹니다. 이 연구는 신경 방사장(Neural Radiance Fields, NeRF)의 일반화 능력을 향상시키기 위한 새로운 접근 방식을 제안합니다. DBARF는 번들 조정(bundle adjustment)이라는 고전적인 컴퓨터 비전 기술을 NeRF에 통합하여, 신경 방사장이 새로운 장면에 대해 더 잘 일반화되도록 합니다. 번들 조정은 카메라의 위치와 방향을 최적화하여 3D 재구성의 정확성을 향상시키는 기술입니다. 이 방법은 NeRF의 일반화 능력을 향상시키는 데 성공했으며, 실험 .. 2023. 6. 28. NeRF−− 2D 이미지 세트만으로 NVS(Novel View Synthesis)의 문제를 고려하면, 우리는 전방을 향한 장면에서 NeRF(Neural Radiance Field)의 훈련 과정을 단순화합니다. 내장 포즈와 6DoF 포즈를 모두 포함하여 알려진 카메라 매개변수 또는 사전 계산된 카메라 매개변수의 요구 사항을 제거합니다. 이를 위해 우리는 세 가지 기여와 함께 NeRF−−를 제안합니다. 첫째, NeRF 훈련을 통해 카메라 파라미터를 학습 가능한 파라미터로 공동으로 최적화할 수 있음을 보여줍니다. 측광 재구성을 통해; 둘째, 카메라 파라미터 추정과 새로운 뷰 렌더링의 품질을 벤치마킹하기 위해, BLEFF(Blender Forward-Facing Dataset)라고 하는 경로 추적 합성 장면의 새로운 데이터.. 2023. 6. 27. Vid2Avatar CVPR 2023 논문 Vid2Avatar: Self-supervised Scene Decomposition을 통해 비디오에서 3D 아바타 재구성을 위한 공식 리포지토리입니다 . We have used codes from other great research work, including VolSDF, NeRF++, SMPL-X, Anim-NeRF, I M Avatar and SNARF. We sincerely thank the authors for their awesome work! We also thank the authors of ICON and SelfRecon for discussing experiment. https://moygcc.github.io/vid2avatar/ Vid2Avatar: 3.. 2023. 6. 26. Neuralangelo 뉴럴란젤로 (미켈란젤로에서 가져온) Instant NERF의 instant nural graphic 기반으로 확장된 2D 비디오에서 3D형상을 생성하는 인공지능 기술입니다. Neuralangelo는 6월 18일부터 22일까지 밴쿠버에서 열리는 CVPR(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)에서 발표될 NVIDIA Research 의 약 30개 프로젝트 중 하나입니다 . 논문은 포즈 추정, 3D 재구성 및 비디오 생성을 포함한 주제에 걸쳐 있습니다. 신경 표면 재구성은 이미지 기반 신경 렌더링을 통해 조밀한 3D 표면을 복구하는 데 강력한 것으로 나타났습니다. 그러나 현재 방법은 실제 장면의 세부 구조를 복구하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이 문.. 2023. 6. 11. 이전 1 2 3 다음
