卡内基梅隆大学和自动驾驶技术公司 Argo AI 之间的一项新研究合作开发了一种经济的方法，可使用无人机捕获的镜头生成基于神经辐射场 (NeRF) 的动态飞行环境。 与平均神经辐射场渲染标准相比，这种名为 Mega-NeRF 的新方法获得了 40 倍的加速，并且提供了与标准显着不同的东西 坦克和寺庙 在新的 ...

在三维视觉领域，一场无声的竞赛正在上演，主角便是3DGS（3D Gaussian Splats）与NeRF（Neural Radiance Fields）。这两项技术犹如赛道上的双雄，各自展现着独特的魅力与实力，引领着三维建模与渲染技术的革新潮流。本文将聚焦于近期3DGS在大规模场景、自动驾驶、数字人重建、文本生成三维模型及后期 ...

本文为大家梳理下Nerf与自动驾驶相关的内容，近11篇文章，带着大家探索Nerf与自动驾驶的前世今生。 神经辐射场（Neural Radiance Fields）自2020年被提出以来，相关论文数量呈指数增长，不但成为了三维重建的重要分支方向，也 ...

介绍Solidity智能合约中的存储布局，内存布局，以及ABI编码规则，帮助大家理解Solidity的内部规则。 - WTFAcademy/WTF-Solidity-Internals ...

由于 NeRF 环境具有完全建模的遮挡，因此无人机可以更轻松地学习计算障碍物，因为 NeRF 背后的神经网络可以映射遮挡与无人机机载视觉导航系统感知环境的方式之间的关系。 自动化 NeRF 生成流程提供了一种相对简单的方法，只需几张照片即可创建超真实的训练空间。

所以这个APP究竟包含什么功能，它又具体要如何使用？ NeRF手机APP是什么？ Luma AI是一个基于NeRF打造的APP，目前能在苹果商店中搜到： NeRF是少量2D照片生成3D场景的经典AI模型，最初版本由UC伯克利和谷歌开发，只需要输入少量静态图片，就能做到多视角的逼真3D效果。

S3-NeRF 通过利用单视图多个点光源下拍摄的图像来优化神经反射场以重建 3D 场景几何和材质信息。 通过利用 shading 和 shadow 线索，S3-NeRF 能有效恢复场景中可见 / 不可见区域的几何形状，实现单目视角下完整场景几何 / BRDF 的重建。

来源丨 计算机视觉深度学习和自动驾驶 arXiv论文“ Neural-Sim: Learning to Generate Training Data with NeRF“，2022年7月，USC和微软研究院的工作。 训练计算机视觉模型通常需要在各种场景配置和属性下收集和标注大量图像。这个过程非常耗时，确保捕获的数据分布很好地映射到应用程序场景的目标域也是一个 ...

随着2020年NeRF [1]的横空出世，神经辐射场方法（Neural Radiance Fields）如雨后春笋般铺天盖地卷来。 NeRF最初用来进行图像渲染，即给定相机视角，渲染出该视角下的图像。 NeRF是建立在已有相机位姿的情况下，但在大多数的机器人应用中，相机的位姿是未知的。

选自arXiv 机器之心编辑部 NeRF 家族的 360° 全景 3D 效果真是越来越丝滑了。 前段时间，CVPR 2022 公布了今年的论文接收结果，同时也意味着投稿的论文终于熬过了静默期。不少作者都感叹：终于可以在社交媒体上聊聊我们的论文了！ 今天要介绍的论文来自谷歌研究院和哈佛大学。谷歌研究科学家 ...

万万没想到，把照片变 3D 这件事，离了神经网络也是这般丝滑。 而在此之前，新视角合成这方面的“大牛”，是近两年大火的 NeRF （神经辐射场）。它是一个简单的全连接神经网络，使用 2D 图像的信息作为训练数据，还原拥有 ...