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杨宗翰
ECCV2022 NeRF 相关
2022-11-23 16:11:33
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wuvin
* 参考了 https://markboss.me/post/nerf_at_eccv22/ ### Streamable Neural Fields *  *  *  *  * 有意思的工作，可以用于 NeRF 的模糊图预览。 ### Conditional-Flow NeRF *  *  *  * 估计每一部分重建的 Uncertanty. ### R2L *  *  * 把 NeRF 转成 LightFeild 加速渲染。 ### AdaNeRF * 降低采样数量来加速渲染。 *  ### Intrinsic Neural Fields * NeualTexture 的竞争对手，提出了一种新的Basis。 *  *  ### Beyond Periodicity * 测试了不同的NeRF 的激活函数 *  *  *  *  ### NeDDF * 优化具有不确定边界的物体（烟雾、毛球、玻璃等）的距离场 *  ### BungeeNeRF: Progressive Neural Radiance Field for Extreme Multi-scale Scene Rendering * 咋这么眼熟呢，这不是 city NeRF 的图？ * 查了一下是 CityNeRF 改名重投了。 *  *  ### SNeS: Learning Probably Symmetric Neural Surfaces from Incomplete Data * 根据物体本身的对称性增加的正则化。但这篇文章一共就做了一个数据集？？？ *  *  *  ### HDR-Plenoxels: Self-Calibrating High Dynamic Range Radiance Fields * 多个 LDR 图像合成 HDR 图像 *  ### MINER: Multiscale Implicit Neural Representation * 多个 Scale 的MLP *  *  *  ### ShAPO: Implicit Representations for Multi-Object Shape, Appearance, and Pose Optimization * 尝试单RGBD图像复原三维。但需要先预定义好一些三维形状。 *  *  ### KeypointNeRF: Generalizing Image-based Volumetric Avatars using Relative Spatial Encoding of Keypoints * 关键点定位+人体先验 = few-shot 的人体重建 *  *  ### Learning Dynamic Facial Radiance Fields for Few-Shot Talking Head Synthesis * few-shot 的视频人脸重建，其中NeRF is conditioned on 2D appearance and audio features，怎么感觉适合拿来干坏事 *  *  ### Semantic-Aware Implicit Neural Audio-Driven Video Portrait Generation * NeRF Deformation + audio = 语音生成人脸移动和面部变化序列 *  ### SparseNeuS: Fast Generalizable Neural Surface Reconstruction from Sparse Views * few-shot NeuS， 先用一些 SDF 先验 * 里面用到一个 Patch-based color blending 还比较有意思 *  *  *  ### NeuMesh: Learning Disentangled Neural Mesh-based Implicit Field for Geometry and Texture Editing * 最大的问题是，这个工作需要预先输入一个mesh。 *  *  *  ### Implicit Field Supervision For Robust Non-Rigid Shape Matching * 寻找两个非刚体之间的运动映射，用了 Auto-encoder。但传统图形学上应该有不少这种类似的东西。特点是鲁棒性很好。 *  ### Generalizable Patch-Based Neural Rendering * 这和CVPR那篇ORAL好像啊，好像是同一个组继续水，改进了一点点，主要是增强了泛化能力 *  ### ViewFormer: NeRF-free Neural Rendering from Few Images Using Transformers * 尝试在单次 forward 中完成预测，其实就是MVS任务。 *  ### Transformers as Meta-Learners for Implicit Neural Representations * 这篇尝试用 transformer 学一个初始化（感觉在可控生成这边似乎应该可以试试）。 *  *  *  ### Sem2NeRF * 为什么我总觉得，这应该早就有人做了呢。 *  *  ### CompNVS: Novel View Synthesis with Scene Completion * RGB-D 图像映射出来的结果经常有很多洞，然后本文主要就是在补洞。用了一个 GAN-based 的方法。 *  *  ### SinNeRF: Training Neural Radiance Fields on Complex Scenes from a Single Image * 这篇早就看过了 *  ### Generative Multiplane Images: Making a 2D GAN 3D-Aware * 还挺有意思，研究如何利用 MPI 把通用 2D GAN改成3D。 *  *  * **这个是不是也可以搬到 diffusion**？ ### ARAH: Animatable Volume Rendering of Articulated Human SDFs * 还是做人体重建的，人体先验+SDF+few shot *  *  ### PREF: Predictability Regularized Neural Motion Fields * 运动预测也做成一个 fields *  *  ### NeuMan: Neural Human Radiance Field from a Single Video * 和 CVPR 那篇挺像的，都是从单个视频还原人体+常见 *  ### AutoAvatar: Autoregressive Neural Fields for Dynamic Avatar Modeling * 建模动态人体 *  *  ### Pose-NDF: Modeling Human Pose Manifolds with Neural Distance Fields * 新的人体姿态建模方式，可用于体态插值、姿态估计、动作去噪。 *  *  ### DANBO: Disentangled Articulated Neural Body Representations via Graph Neural Networks * 结合骨架学习人体姿态和表面。 *  *  ### Deforming Radiance Fields with Cages * 太熟了 ### Object-Compositional Neural Implicit Surfaces * 也很熟 ### Neural Correspondence Field for Object Pose Estimation * 感觉看过，给定三维模型先验，然后match 场景中的物体。 *  *  ### RayTran: 3D pose estimation and shape reconstruction of multiple objects from videos with ray-traced transformers * 从三维视频中做形状提取。 *  *  *  ### Gaussian Activated Neural Radiance Fields for High Fidelity Reconstruction & Pose Estimation * 图片相机位置估计+重建 *  *  ### NeRF-OSR * Relightning的，讲过了 ### PANDORA: Polarization-Aided Neural Decomposition Of Radiance * 在nerf材质分解中，引入了偏震 *  *  *  *  *  ### Relighting4D: Neural Relightable Human from Videos * 从视频重建的人体的Relightning *  *  ### PS-NeRF: Neural Inverse Rendering for Multi-view Photometric Stereo *  *  *  * 这PSNR 有点离谱啊 ### NeILF: Neural Incident Light Field for Physically-based Material Estimation * 也是复杂光照+反射 *  *  ### RC-MVSNet: Unsupervised Multi-View Stereo with Neural Rendering * MVS任务，添加了 Neural Rendering，提升不是很大 *  *  *  ### ARF: Artistic Radiance Fields * 辐射场的风格化，还挺好看的 *  * 基于特征匹配的做法，我之前还以为是基于最小化风格loss *  * 一次性渲染一张图显存放不下，所以加 Cache 分 Patch *  ### Unified Implicit Neural Stylization *  *  *  *  * 另一种方法的风格化，由于预测SDF，所以三维一致性比上面这篇好。大家可以看看它的主页https://zhiwenfan.github.io/INS/。 *  * 这张图很能说明，如果只用Perceptual Loss的话，一些空气会被一起修改掉。SDF能给出一个明确的修改边界。 ### Implicit Neural Representations for Image Compression * 用 Neural Representations 做图像压缩 *  *  * 但并不比之前的压缩算法优 *  ### Neural Strands: Learning Hair Geometry and Appearance from Multi-View Images * 做头发重建和渲染的 *  * 不知道为什么，总觉得这个编辑结果看起来有一点点假（可能因为黑色背景），但至少清晰度是给够了的。 *  *  *  ### DeepShadow: Neural Shape from Shadow * 奇怪的任务，从多个阴影图还原形状 *  *  * 或许可以用于地形图还原。 ### LaTeRF: Label and Text Driven Object Radiance Fields * 除了 CLIP 以外再加入标注 *  ### Towards Learning Neural Representations from Shadows * 又是一个学阴影的 *  ### Minimal Neural Atlas: Parameterizing Complex Surfaces with Minimal Charts and Distortion * 好像是用几个面卷成衣服，输入是点云，感觉可以用于服装生成。 *  *  * 
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