未知姿态下的多视角到 3D 的生成性提升:将 NeRF 包装在扩散中
发表于: 。我们将来自未知姿态的多视图重建问题作为一个生成建模问题。通过一组未标注的场景的 2D 图像,我们的方法同时学习了一个网络来预测从 2D 图像输入中的相机姿态,并学习了用于 3D 场景的神经辐射场(NeRF)的参数。通过在标准去噪目标下使用去噪扩散概率模型(DDPM)将姿态预测网络和 NeRF 结合在一起并训练系统来推动学习进展。我们的框架要求系统通过预测图像的姿态并渲染 NeRF...
我们将来自未知姿态的多视图重建问题作为一个生成建模问题。通过一组未标注的场景的 2D 图像,我们的方法同时学习了一个网络来预测从 2D 图像输入中的相机姿态,并学习了用于 3D 场景的神经辐射场(NeRF)的参数。通过在标准去噪目标下使用去噪扩散概率模型(DDPM)将姿态预测网络和 NeRF 结合在一起并训练系统来推动学习进展。我们的框架要求系统通过预测图像的姿态并渲染 NeRF...