关键的观察结果是，虽然以前的基于网格的方法提供了一致的渲染，但它们在捕获复杂动态场景的外观细节方面存在不足，而在该领域，基于多视图图像的渲染方法表现出相反的属性。...为了结合两个领域的优点，我们引入了 Im4D，这是一种混合场景表示，由基于网格的几何表示和基于多视图图像的外观表示组成。...具体来说，动态几何被编码为由时空特征平面和小型 MLP 网络组成的 4D 密度函数，对场景结构进行全局建模并促进渲染一致性。...结果表明，Im4D 在渲染质量方面表现出最先进的性能，并且可以高效地进行训练，同时在单个 RTX 3090 GPU 上实现 512x512 图像的 79.8 FPS 的实时渲染。...Idea2Img 循环生成修订的 T2I 提示来合成草稿图像，并为提示修订提供方向反馈，这两者都取决于其对探测的 T2I 模型特征的记忆。
通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个 Block-NeRF 网格，完成了迄今为止最大的神经网络场景表征，渲染了旧金山的街景。...的基础上构建了 Block-NeRF 实现，改善了因输入图像从许多不同距离观察场景造成的损害 NeRF 性能的混叠问题。...由于该研究主要关注重建环境本身，所以在训练期间简单地选择屏蔽掉动态对象。...同时，训练数据中的时间不一致（例如施工工作）无法被 AI 自动处理，需要手动重新训练受影响的区域。 此外，目前无法渲染包含动态对象的场景限制了 Block-NeRF 对机器人闭环模拟任务的适用性。...将来，这些问题或许可以通过在优化过程中学习瞬态对象来解决，或者直接对动态对象进行建模。 编辑：黄继彦
通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个 Block-NeRF 网格，完成了迄今为止最大的神经网络场景表征，渲染了旧金山的街景。...该研究在 mipNeRF 的基础上构建了 Block-NeRF 实现，改善了因输入图像从许多不同距离观察场景造成的损害 NeRF 性能的混叠问题。...由于该研究主要关注重建环境本身，所以在训练期间简单地选择屏蔽掉动态对象。...姿态优化有助于锐化结果并消除重复对象的重影，如在第一行的电线杆上观察到的那样。...同时，训练数据中的时间不一致（例如施工工作）无法被 AI 自动处理，需要手动重新训练受影响的区域。 此外，目前无法渲染包含动态对象的场景限制了 Block-NeRF 对机器人闭环模拟任务的适用性。
相反，PCGen直接从点云进行重建，然后以类似光栅化的方式进行渲染并进行第一次峰值平均。尽管它更好地保留了原始信息，但渲染点云仍然相对嘈杂。此外，上述所有这些显式方法仅适用于静态场景。...相反，我们的研究专注于仅用于动态场景重建和新颖时空视图合成的激光雷达输入，而无需RGB图像或地面实况标签的帮助。...神经辐射场，简称NeRFs，以位置x∈R3和观看方向（θ，ξ）的5D输入为输入，建立到体积密度σ和颜色c的映射。然后，进行体积渲染，估计像素值，合成未知新视图中的图像。...然而，值得注意的是，纯哈希网格表示仍然存在视觉伪影和噪声重建结果（如图4所示），这阻碍了精确对象几何结构的构建。...限制 尽管LiDAR4D在大量实验中表现出了非凡的性能，但点云的远距离车辆运动和遮挡问题仍然是悬而未决的问题。与静态对象相比，动态对象的重建仍然存在显著差距。此外，前景和背景可能难以很好地分离。
与目前最先进的可微渲染器不同，作者提出了一种真正可微的渲染框架，它可以直接使用可微函数渲染着色网格，并将有效的监督信号从不同的图像表示形式（包括轮廓、阴影和彩色图像）反向传播到网格顶点及其属性。...与标准光栅化器只选择观察方向上最接近的三角形的颜色不同，作者提出所有三角形对每个渲染像素都有概率贡献，这可以在屏幕空间上建模为概率图。...基于单图像的三维无监督网格重建 由于SoftRas仅仅基于渲染损失向网格生成器提供强错误信号，因此可以从单个图像中实现网格重建，而无需任何3D监督。 ?...其中zij表示fi上3D点的标准化反深度，其2D投影为Pi；ε是一个小常数以启用背景色，而γ控制聚合函数的锐度 作者进一步探讨了轮廓的聚合函数，其中，对象的轮廓与其颜色和深度图无关。...相反，SoftRas可以直接将像素级的误差反向传播到3D属性，从而实现密集的图像到3D的对应，进而实现高质量的形状拟合。然而，可微渲染器必须解决两个难题，遮挡和远距离影响，以便易于应用。
渲染器 (Renderer) ：渲染器负责将场景和相机中的内容渲染成 2D 图像，并显示在浏览器中。...网格 (Mesh) ：网格是由几何体和材质组合而成的对象，它是 Three.js 中最常见的 3D 对象类型。网格可以被添加到场景中，通过变换、旋转、缩放等操作来实现动画效果。...相机是观察场景的视角，决定了最终渲染出来的图像是怎样的。...视野角度决定了观察者能够看到的范围，而近裁剪面和远裁剪面则定义了相机能够渲染的物体范围，超出这个范围的物体将不会被渲染。...const cube = new THREE.Mesh(geometry, material); 这一行代码创建了一个网格对象（Mesh），并将之前创建的立方体几何体和材质应用到这个网格对象上。
传统方法依赖于顺序重建和渲染管线，使用Structure From Motion获取紧凑的场景表示，例如点云或纹理网格，然后使用高效的直接或全局照明渲染来渲染新视角。...最近，神经渲染方法已经解决了由视角依赖带来的挑战，脱离了显式场景表示，如网格和BRDF模型，而是学习完全隐式的表示，这些表示通过训练期间的稀疏图像监督，将三维场景嵌入到函数中。...在图4中，我们呈现了一个学习图的孤立节点的渲染图。具体来说，在图4 (c) 中，我们删除了所有动态节点，并从仅包含相机和背景节点的场景图中渲染图像。我们观察到渲染的节点仅捕捉静态场景组件。...类似地，我们在(b)中从图中排除了静态节点渲染了动态部分。每个对象的阴影是其动态表示的一部分，并在渲染中可见。除了解耦背景和所有动态部分外，该方法还准确重建了场景(d)的目标图像(a)。...图5和6验证了这些变换保留了环境光照的影响，如反射和阴影。场景表示通过图像颜色隐式编码环境光照线索，这是对象位置和视图方向的函数。
相反，text-to-3D生成模型只需要集中在创建前景对象上。这种区别允许text-to-3D模型分配更多的资源和注意力来精确地表示和生成前景对象。...鉴于这一要求，X-Dreamer提出了Attention-Mask Alignment Loss（AMA损失），以将SD的注意力图与3D对象的渲染的掩码图像对齐。...如图8所示，可以观察到，加入AMA损失不仅会改善生成的3D资产的几何形状和外观，而且会将SD的注意力特别集中在前景对象区域上。...可视化证实了AMA损失在引导SD注意力方面的有效性，从而在几何和外观学习阶段提高了质量和前景对象的聚焦。 图8 注意力图、渲染掩码和渲染图像的可视化，包括和不包括AMA损失。...滚动角度 \phi_{roll} 设置为0，以确保渲染图像中对象的稳定性。 [^2]: \mathbb{R}^{d * \frac{r}{2}} 表示一维向量。
为了缓解这个问题，他们还引入了一个图像混合模型来与 SH 模型结合，以表示场景的外观。一个重要的设计是，他们使图像混合网络独立于观看方向，因此可以在训练后预先计算，以提高渲染速度。...作为一把双刃剑，该策略使图像混合模型沿观看方向离散。使用连续 SH 模型可以弥补这个问题。...4D 嵌入：给定目标场景的粗点云，本文使用神经网络和特征网格表示其动态几何和外观。...对于第 t 帧处的点 x，其在视图方向 d 上的颜色为： 可微深度剥离 本文提出的动态场景表示借助深度剥离算法可以渲染成图像。...然而，这些方法往往会在遮挡和边缘周围产生模糊的结果，导致视觉质量下降，相反，4K4D 可以在超过 200 FPS 的情况下产生更高保真度的渲染。
基于几何的方法可以重建动态 3D 网格或点，而基于图像的方法可以在密集传输的镜头中插值出新的视角。这两种技术都依赖于高质量的重建，通常容易受到遮挡和无纹理区域的影响。...对于每个随后的帧，ReRF 使用紧凑的运动网格和残差特征网格：低分辨率的运动网格表示当前帧与上一帧之间的位置偏移，而稀疏的残差网格用于补偿错误和新观察到的区域。...其他方法通过神经网络来建模动态场景进行视图合成。使用运动导向特征向量进行静止图像运动也是一个热门方向。最近，将 NeRF 扩展到动态设置中。一些方法直接将神经辐射场条件于时间以处理空间变化。...位置 {x} 和观察方向 {d} 。...低分辨率的运动网格 {M}_t 表示了当前帧中的每个体素与上一帧中的体素之间的位置偏移。残差网格 {r}_t 表示了当前帧中的体素的稀疏补偿，用于补偿相邻帧之间的差异和新观察到的区域。
数据准备：我们的训练数据集是从Objaverse数据集中渲染的多视图图像组成的。具体而言，我们为数据集中的每个对象从32个随机视点渲染512×512的图像、深度和法线。...筛选的目标是移除满足以下任一条件的对象：(i)没有纹理映射的对象，(ii)渲染图像在任意角度的视野中占比少于10%，(iii)包含多个分离的对象，(iv)没有Cap3D数据集提供的标题信息的对象，以及(...网格作为3D表示：先前基于LRM的方法输出triplane，需要进行体素渲染以合成图像。在训练过程中，体素渲染消耗大量内存，阻碍了对高分辨率图像和法线进行监督。...为了进行高分辨率的训练，我们的模型渲染了192×192的图像块，并用大小从192×192到512×512的裁剪的真实图像块进行监督。阶段2：在网格上进行训练。...对于密度场 ，物体内部的点具有较大的值，而物体外部的点具有较小的值，而SDF场 是相反的。
PointRend：将图像分割视作渲染问题 图像分割任务涉及将在规则网格上采样的像素映射到同一网格上的标签映射或一组标签映射。在语义分割的情况下，标签映射表示每个像素处的预测类别。...规则网格很方便，但不一定是理想的图像分割计算。这些网络所预测的标签映射应该基本上是平滑的，即由于高频区域被限制在对象之间的稀疏边界上，因此相邻像素常常采用相同的标签。...例如，一个渲染器将一个模型(例如，一个3D网格)映射到一个栅格化的图像，即一个规则的像素网格。当输出在规则网格上时，计算并不是均匀地分配到网格上的。...相反，一种常见的图形策略是计算图像平面上自适应选择点的不规则子集上的像素值。...该技术被用来有效地渲染高分辨率的图像(例如，通过光线追踪)，只计算在该值与相邻值有显著差异的位置；对于所有其他位置，通过对已计算的输出值(从粗网格开始)进行插值来获得值。
另外，Text Mesh 还支持动态生成文本，可以通过代码来实现动态更新文本内容，从而满足游戏中各种动态文本渲染需求。...它是专门为角色服装设计的，只适用于蒙皮网格渲染器。如果你用常规的网格渲染器给游戏对象添加一个布料组件，Unity会移除网格渲染器并添加一个蒙皮的网格渲染器。...相反，它会合并你设置使用的任何2D Box Collider或2D Polygon Collider的形状。...Off Mesh Link还支持动态更新，可以在运行时更改连接点的属性，例如位置、方向、大小等。...实际上，可以将复杂的 3D 网格替换为 2D 公告牌表示形式。 它可以将3D对象渲染成2D图像，使其在摄像机视野内保持始终朝向摄像机的效果。
实验表明，Im4D 实现了更快的训练和更好的渲染质量。论文的创新在于建立了基于网格的 4D 几何表示和基于多视角图像的外观表示的混合模型。...算法 论文的目标是给定一个动态场景的多视角视频，重构随时间变化的 3D 模型，并且能够渲染任意视角和任意时间上的高质量图像。...Im4D 包含两部分：基于全局网格的动态几何表示和基于多视角图像的外观表示。 图 1 模型的整体流程示意图 基于网格的动态几何表示 作者利用基于网格的模型来表征场景的几何特征。...该模型从本质上保证了跨视图渲染的一致性。 基于多视角图像的外观表示 作者的目标是预测时空点 (,,,) 沿视图方向 \textbf{d} 的辐射值，于是作者提出了一种基于多视角图像的外观模型。...其中，DNA Rendering包含动态对象。它的视频以15帧/秒的速度录制，每个片段持续10秒。由于视频中的人物具有复杂的服装纹理和动作，DNA Rendering非常具有挑战性。
即调用加载功能仅启动加载图像的过程，并且该过程可以在功能返回后的某个时间完成。在图像完成加载之前在对象上使用纹理不会导致错误，但对象将呈现为完全黑色。加载图像后，必须再次渲染场景以显示图像纹理。...同样，对图像的影响是反向的，因此图像被水平收缩 2 倍和垂直 3 倍。结果是在水平方向获得两个图像副本，垂直方向三个。这解释了名称"重复"，但请注意，值不限于整数。...为了将纹理图像应用于对象，WebGL 需要该对象的纹理坐标。当我们从头开始构建网格时，我们必须提供纹理坐标作为网格几何对象的一部分。...相反，它们被组合起来计算另一个属性，obj.matrix，它将对象的变换表示为一个矩阵。默认情况下，每次渲染场景时，都会自动重新计算此矩阵。...对象也旋转，使其"观察"方向等于属性obj.up的值，默认值为 （0，1，0）。此功能可用于任何对象，但它对相机最有用。 ---- 原文链接：Three.js 3D建模基础 — BimAnt
在本文中，来自微软的研究者提出了一种名为 FastNeRF 的新系统，它以每秒数百帧的速度渲染对象的高分辨率真实性新视图。...该方法的核心思想是图启发的分解，它允许：在空间中的每个位置紧凑地缓存一个深度辐射图；使用光线方向有效地查询该图以估计渲染图像中的像素值。...这让在高端消费级硬件上以 200Hz 以上渲染高分辨率逼真图像。 该方法的核心包括将 NeRF 分解为两个神经网络：一个是生成深度辐射图的位置依赖网络；另一个是生成权重的方向依赖网络。...权重的内积和深度辐射图用于预估场景中特定位置从特定方向观察所呈现的颜色。FastNeRF 架构可以被高效缓存，在保持 NeRF 的视觉质量的同时，显著提升了测试时间效率。...NeRF 合成数据集由复杂对象的 360 度视图组成，而 LLFF 数据集由前向场景组成，图像较少。在所有与 NeRF 的比较中，该研究均使用与 NeRF 论文中相同的训练参数。
然后，通过反向渲染将这些合成的多视图图像融合，得到给定人物的完全贴图的高分辨率3D网格。实验证明，该方法优于先前的方法，并实现了对来自单一图像的各种着装人体的逼真360度合成，包括复杂纹理。...与最近利用2D扩散模型从文本输入生成3D对象的工作不同，我们使用扩散模型以3D一致的方式重建输入图像中真实人物的360度视图。...为了生成与输入图像精确对齐的密集姿势预测，首先从与输入视图相反的视角渲染形状的表面法线和深度图，然后使用ControlNet 以“人物背面穿着漂亮衣服，站在纯灰色背景前，最佳质量”为文本提示创建照片逼真的背景视图...形状引导扩散修补 为了合成在混合图像中由可见性掩码指示的未见外观，我们使用了2D修补扩散模型。然而，我们观察到在没有任何引导的情况下，修补的区域通常不遵循底层几何结构。...一旦优化了纹理映射 T ，就可以从任意视点渲染带有纹理的网格。
变形模型预测3D高斯的均值偏移、旋转和缩放，以适应建模对象的体型。此外，变形模型预测用于将规范人体变形成最终姿态的线性混合蒙皮（LBS）权重。...我们提出了一种新颖的前向变形模块，使用3D高斯在规范空间中表示目标人类，并学习使用LBS将其动态化到未观察到的姿态。...形状空间中的网格适应人体形状（例如体型）的身份，在休息姿态下。为了将人体网格动态化为特定姿态，SMPL利用了预定义的关节和线性混合蒙皮（LBS）。LBS权重由SMPL模型提供。...给定休息状态下人体网格上的第个顶点位置和各个姿态关节的配置，，其中，姿态顶点位置计算为，其中是中对应于第个关节和第个顶点的元素。虽然SMPL模型提供了可动态的人体网格，但它没有建模头发和衣物。...我们还根据需要调整每个图像的SMPL姿态参数，因为是由一个现成的SMPL回归器初始化的，可能包含误差。渲染的图像与使用损失、SSIM损失和感知损失的真实捕获图像进行比较。
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