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[NeRF产品应用] 开源的NerfStudio(目前Github star 2600)使用不同设备采集后重建、渲染效果
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使用开源的NerfStudio配合PolyCam, 手机,insta相机等进行NERF采集、训练、重建与渲染的效果。 NerfStudio Github地址:https://github.com/nerfstudio-project/nerfstudio NerfStudio目标为提供一个简单易用的应用完成NERF的创建、训练和测试。 开发者:Matthew Tancik, Ethan Weber, Evonne Ng, Ruilong Li, Brent Yi, Terrance Wang, Alexander Kristoffersen, Jake Austin, Kamyar Salahi, Abhik Ahuja, David McAllister, Angjoo Kanazawa 其中Ruilong Li,李瑞龙,是清华大学毕业(物理与数学学士、计算机硕士)的胡事民教授和张松海教授带出的高材生,目前在伯克利大学攻读博士学位
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[NeRF进展] 浙江大学、阿里提出Mirror-NeRF,可以学习镜子准确的几何和反射效果,并可以支持多种不同的场景操控应用,如在场景中添加物体或镜子等
[NeRF进展,稀疏视角+depth先验] 南洋理工大学ICCV提出SparseNeRF,利用现实世界不准确观测的深度先验来蒸馏深度排名,达到较好的重建效果
[NeRF进展,稀疏重建,开源, SIGGRAPH] 印度理工学院ViP-NeRF,用平面扫描volume获得可见先验正则化NeRF,完成稀疏视角NeRF重建
[NeRF进展,稀疏视角重建] 斯坦福,Google, SFU提出SCADE,使用cIMLE和space carving方法,提升稀疏无约束室内NeRF重建效果
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[Diffusion进展] Google Research Imagen模型,提出一种新的图片生成文字的AIGC框架,更好的生成效果(NeurIPS 2022)
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[NeRF进展,高精度人头部动作生成] TUM提出NeRSemble,组合变形场和多分辨率3Dhash编码高精度生成人头运动。同时提供多视角高精度运动数据集
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