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慕尼黑工业与因特尔联合发布! Mesh2NeRF:用于神经辐射场表示与生成的直接网格监督
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我们提出了Mesh2NeRF,一种从纹理网格中提取真实辐射场用于3D生成任务的方法。许多3D生成方法使用辐射场来表示3D场景进行训练,然而其真实辐射场通常通过从大规模的合成3D数据集的多视图渲染中拟合得到,这往往会因为遮挡或拟合不足导致伪影问题。在Mesh2NeRF中,我们提出了一种解析方法,直接从3D网格中获得真实的辐射场,通过具有定义表面厚度的占据函数来表征密度场,并通过反射函数结合网格和环境光照来确定与视角相关的颜色。Mesh2NeRF提取的精准辐射场为生成式NeRF和单场景表示提供了直接的监督信号。我们在各种任务中验证了Mesh2NeRF的有效性:在ABO数据集的单场景表示的视图合成任务中,PSNR显著提升了3.12dB;在ShapeNet Cars数据集的单视图条件生成任务中,PSNR提升了0.69;并且在Objaverse Mugs数据集的无条件生成任务中,显著改善了从NeRF中提取的网格质量。 文章名称:【Mesh2NeRF: Direct Mesh Supervision for Neural Radiance Field Representation and Generation】 文章链接:http://arxiv.org/abs/2403.19319 项目主页: https://terencecyj.github.io/projects/Mesh2NeRF/
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