【#谷歌# 联手#哈佛大学# 改进NeRF视图合成技术,使图像渲染更真实准确】

近日,哈佛大学和谷歌研究院表示,它们使用改进的新型 Ref-NeRF 模型显著提高了与视图相关的外观质量和场景合成视图中法向量的准确性。

神经辐射场(Neural Radiance Fields,NeRF)是一种视图合成技术,能够将场景由多层感知器(multilayer perceptron,MLP)参数化,呈现出三维场景的逼真图像。很多受它启发的产品被应用到动画、摄影等众多领域。

视图合成属于计算机视觉和图形学领域,即使用观察到的场景图像从新的相机视点渲染图像的任务。在可以密集捕捉场景图像的情况下,简单的光场插值技术可以高保真地呈现新的视图。

然而,在大多数场景下,光场的详尽采样是难以做到的。对于具有光滑表面的场景,一些方法显式地构建虚拟几何图形来解释反射的运动。

NeRF 将场景表示为一个粒子场,阻挡和发射依赖于视图的光。若仔细观察对与视图相关的外观渲染的话,会发现高光部分有光的伪影,并不是以现实合理的方式平滑移动。如下图最右列图片所示。

近日,相关论文获得 2022 年计算机视觉和模式识别会议(CVPR,Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)最佳学生论文提名,并已在 2021 年 12 月以《Ref-NeRF: 神经辐射场的结构化视图相关的外观》(Ref-NeRF: Structured View-Dependent Appearance for Neural Radiance Fields)为题提交在 arxiv 上。

研究人员在论文里写道:“NeRF 比较善长解决平滑变化的外观结构,对于光泽表面的外观很难做到真实再现。它容易偏向于用各向同性发射来‘伪造’镜面反射,而不是由表面上的点发出的与视图相关的辐射,从而导致物体表现出半透明或雾状。”

这主要是由于 NeRF 将每个点的输出辐射作为观察方向的函数,不适合插值。因此,NeRF 只能从训练图像中观察到的特定观看方向渲染场景点的外观。

为弥补 NeRF 的不足,研究人员改进了 NeRF 的一个核心组件:与视图相关的外观的表示。这可以使底层函数更简单、更容易插值。

戳链接查看详情:https://t.cn/A6atUIQX

《Topgun2 4DX 後感》

1)個人還是鐘意imax多啲,畫面窄左,空感細左,我平面睇有離心力,4DX竟然感受唔到。可能以前玩太多機動遊戲.....
更主要我估係個mon包唔哂視覺,所以個視點無隨鏡頭去,變左無G感。
2)第一場喺母艦升空時心入面笑左,做乜鬼起個升降板都要跟住郁,我到底係隨戰機郁定係有野郁就郁wwww
3)怕凍既着件樓,湯哥揸電單車有風,開F18好好風,揸船出海又水又風,最後一場,我爭啲凍死喺F14入面。
呀唔係,個feel係吊住喺架機出面隨風擺www
4)後面追遂戰好好feel,但強烈建議先睇imax, 依場當去遊樂場玩。
5)張櫈幅度大啲就好.... 獨立椅的話應該會好好多。以前睇過4dx要seat belt 嗰隻,幅度無記錯係大啲的。無記錯好似係朗豪坊?
6)百五蚊玩兩個鐘,抵玩如果有imax 4dx我估正幾倍。
#壮志凌云:独行侠[电影]#

⚡「呼吸」专访 – 视点辅助线的描摹人 - 本田千寻⚡
尚在学生时期便在籍于知名设计公司之例、据有限知该况实属少数。本期「呼吸」设计访谈专栏、便迎来了这位可屈指数的嘉宾。毕业于多摩美术大学平面设计专业的本田千寻女士。同样令感不同的、还有沟通时其漫溢近旁感的素朴措辞、不经意间不带随意,于是、结合着作品很高兴的为大家呈现属于她的设计空域。https://t.cn/A6Xos7eK

#陆俊毅_设计现场# #视觉传达# #平面设计# #本田千寻# #日本设计# #「呼吸」专栏# #品牌设计#


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