GNT

使用Transformer重建和渲染NeRF模型

Generalizable NeRF Transformer (GNT) 是一个用于高效重建和渲染神经辐射场的纯Transformer架构。它通过视图Transformer和射线路径Transformer两个阶段完成场景表示和渲染。GNT在跨场景训练中展示了其在多个数据集上优异的性能和普遍适用性。

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介绍相关项目

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。

gta - 几何感知注意力机制增强多视图Transformer性能

GTAGithub几何感知注意力多视图Transformer开源项目神经渲染计算机视觉

GTA是一种创新的几何感知注意力机制,旨在提升多视图Transformer的表达能力。这项技术不仅适用于新视角合成和3D场景重建等多视图任务,还可应用于图像生成等2D任务。项目提供了GTA在CLEVR-TR和MSN-Hard数据集上的官方实现代码,并展示了其在ImageNet图像生成中的应用。通过整合几何信息,GTA使Transformer更有效地处理3D空间关系,从而显著提高多视图任务的性能表现。

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。

RGT - 递归泛化Transformer模型实现高效图像超分辨率

GithubRGTTransformer全局上下文图像超分辨率开源项目自注意力机制

RGT项目提出递归泛化Transformer模型,通过创新的自注意力机制高效捕获图像全局信息。该模型结合局部和全局特征,在图像超分辨率任务中实现了优异性能,为高质量图像重建提供新思路。实验结果显示RGT在多个评估指标上超越了现有先进方法。

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。

ER-NeRF - 区域感知神经辐射场技术实现高保真说话人物肖像合成

ER-NeRFGithub人像合成开源项目深度学习神经辐射场计算机视觉

ER-NeRF项目开发了一种区域感知神经辐射场技术，用于生成高保真的说话人物肖像。这种方法通过区域化处理提升了渲染效率和质量，可以渲染头部和躯干。项目开源了预训练模型和使用指南，涵盖数据预处理、模型训练和推理等环节。ER-NeRF在说话人物肖像合成领域展现出优异性能，为相关研究提供了新的思路。

LandMark - 先进的大规模3D城市场景重建与渲染技术

GithubGridNeRFLandMark三维重建并行训练开源项目神经辐射场

LandMark是一个基于GridNeRF的大规模3D城市场景重建与渲染系统。通过并行计算、算子优化和算法改进,该系统实现了100平方公里以上城市数据的高效3D神经场景训练,渲染分辨率可达4K。LandMark不仅支持场景布局调整和风格化等功能,还提供了完整的训练、渲染和应用基础设施,为大规模真实世界3D重建开辟了新的可能。

nerf-factory - PyTorch实现的NeRF算法集合

3D渲染GithubNeRFPyTorch开源项目神经辐射场计算机视觉

NeRF-Factory是一个包含7种流行NeRF模型PyTorch实现的开源库。该项目支持7个常用NeRF数据集，提供可视化工具，易于扩展和使用。研究人员可通过简单命令运行不同NeRF模型，进行训练和评估。这个由POSTECH、KAIST和Kakao Brain维护的项目为NeRF研究提供了实用的实验平台。

taichi-nerfs - 基于Taichi和PyTorch的神经辐射场快速训练与渲染框架

3D渲染GithubNeRFPyTorchTaichi开源项目神经辐射场

taichi-nerfs 是一个基于 PyTorch 和 Taichi 的神经辐射场(NeRF)实现框架。该项目提供快速训练和实时渲染功能，支持合成数据集和真实场景重建。它包含移动设备部署方案，可在 iOS 设备上实现实时交互。taichi-nerfs 还可作为文本到3D生成项目的后端，支持多种数据集，并提供从视频训练 NeRF 的功能。

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。

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