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NeuRBF

基于适应性径向基函数的高效神经场表示方法

NeuRBF是一种创新的神经场表示方法,通过适应性径向基函数实现高精度和模型紧凑性的平衡。该方法在图像拟合、SDF拟合和神经辐射场等任务中展现出优异性能,为计算机视觉和图形学研究提供了有力工具。项目提供了基于PyTorch的开源实现,并附有详细的安装和使用说明,便于研究人员复现和深入探索。

UnboundedNeRFPytorch - 大规模神经辐射场基准测试的指南
BenchmarkGithubNeRFPytorchState-of-the-artUnbounded Neural Radiance Fields开源项目
UnboundedNeRFPytorch项目专注于基准测试多种最新的大规模神经辐射场(NeRF)算法,并提供简洁高效的代码库。项目展示了在Unbounded Tanks & Temples和Mip-NeRF-360基准测试中的优秀表现,旨在帮助研究人员和开发者提升NeRF应用效果。包括详细的安装步骤、数据处理指南和训练自定义NeRF模型的方法,适合技术用户快速上手并获得佳绩。
X-KANeRF - 利用多种基函数拟合神经辐射场方程
GithubKANNeRF基函数开源项目神经网络计算机图形学
X-KANeRF项目探索了利用Kolmogorov-Arnold网络和多种基函数拟合神经辐射场方程的方法。项目实现了20多种基函数模型,包括B样条、傅里叶变换和高斯RBF等,并在合成数据集上比较了性能。研究结果显示不同基函数对NeRF表现的影响各异,为NeRF模型优化提供了新视角。该研究为理解和改进NeRF模型提供了新思路,有望推动计算机视觉和图形学领域的进步。
factor-fields - 神经场和信号表示的统一框架
3D场景重建Factor FieldsGithub图像处理开源项目深度学习神经场
Factor Fields是一个新型神经场表示框架,提供高质量近似、紧凑模型和快速训练。该框架支持图像处理、SDF表示、NeRF渲染等多种应用,并具有跨场景泛化能力。作为信号建模和表示的统一方法,Factor Fields在多个领域展现出卓越性能,为未见图像和3D场景的处理提供了创新解决方案。
awesome-NeRF - 全面汇总神经辐射场研究进展和应用
3D重建GithubNeRF开源项目神经辐射场视图合成计算机视觉
该项目汇集了神经辐射场(NeRF)领域的前沿论文、讲座和实现资源。内容涵盖加速推理和训练、压缩技术、非受限图像处理、可变形NeRF以及视频应用等多个研究方向。通过这份全面的资源列表,研究人员和开发者可以快速了解NeRF技术的最新进展和关键文献,为相关研究和应用提供参考。
Neural-Gauge-Fields - 创新3D场景表示实现灵活UV映射与高效渲染
3D重建GithubUV映射三平面投影开源项目神经规范场视图合成
Neural-Gauge-Fields项目提出创新3D场景表示方法,通过学习UV映射和三平面投影实现灵活纹理编辑和高效渲染。项目引入InfoInv技术,提升基于网格和MLP的神经场性能。这一方法为3D视图合成、场景编辑和表面重建提供新工具,在计算机图形学和视觉领域展示应用前景。
tetra-nerf - 四面体表示法提升神经辐射场渲染效率
3D渲染GithubTetra-NeRF四面体表示开源项目神经辐射场计算机视觉
Tetra-NeRF是一种创新的神经辐射场表示方法,通过四面体结构提高渲染效率和质量。该方法将输入点云三角化为四面体集合,使用重心插值和浅层MLP进行体积渲染。在Blender、Tanks and Temples及Mip-NeRF 360等数据集上表现出色。项目提供完整实现代码、预训练模型和详细使用说明,便于研究人员复现和拓展。
NeuroRA - 多模态神经数据表征分析工具箱
GithubNeuroRAPython工具箱多模态神经数据开源项目神经数据分析表征相似性分析
NeuroRA是一个开源的Python工具箱,用于多模态神经数据的表征相似性分析。它支持包括行为、EEG、MEG、fMRI在内的多种神经数据类型,提供神经模式相似性、时空模式相似性等分析功能。该工具箱还实现了跨时间RSA和基于分类的EEG解码等创新方法,为神经科学研究者提供了一个功能全面的分析平台。
HashNeRF-pytorch - 纯PyTorch实现的高速NeRF训练框架
AI绘图GithubNeRFPyTorch多分辨率哈希编码开源项目神经网络
HashNeRF-pytorch是一个基于PyTorch的Instant-NGP实现,专注于加速NeRF(神经辐射场)训练。该项目采用多分辨率哈希编码,将训练速度提升至传统NeRF方法的100倍。它支持多种数据集,提供简洁的使用指南和额外优化功能。这个开源项目为AI研究人员提供了一个探索和创新NeRF技术的平台,尤其适合需要在PyTorch环境中快速实现高质量3D渲染的开发者。
sdfstudio - 一体化神经隐式曲面重建框架
GithubNeRFNeuSNeuralangeloSDFStudionerfstudio开源项目
SDFStudio是一个为神经隐式曲面重建设计的模块化框架,基于nerfstudio项目构建。它支持UniSurf、VolSDF和NeuS三大重建方法,处理多种场景表示和采样策略,并集成单目线索和几何正则化等最新技术。其灵活架构方便在不同方法间应用新理念,例如Mono-NeuS和Geo-VolSDF。本页面提供详尽的安装指南、训练示例和结果导出方法,适用于研究者和工程师。
neurite - 医疗影像分析神经网络工具箱,支持TensorFlow和Keras
GithubNeuritekerastensorflow医疗影像分析卷积网络开源项目
Neurite是一个专注于医疗影像分析的神经网络工具箱,兼容TensorFlow和Keras,包括多种网络层、实用工具、灵活模型、生成器和回调函数,适合处理、训练和调试医疗影像数据。其主要功能有UNet模型、卷积编码器和解码器、N维网格插值、分割工具和度量指标。该工具可以通过pip简单安装,并提供科研文献引用支持,项目鼓励社区贡献,已在VoxelMorph和brainstorm等项目中使用。
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