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伯克利研究人员推出用于神经辐射场开发的Python框架 Nerfstudio

2023-08-02 10:47:41Python资讯围观205

加州大学伯克利分校的研究人员开发了名为 Nerfstudio 的 Python 框架,用于神经辐射场(NeRF)的开发。

神经辐射场是一种面向三维隐式空间建模的深度学习模型,这种深度学习模型又称全连接神经网络(又称多层感知机)。NeRF 所要做的任务是 Novel View Synthesis,一般翻译为新视角合成任务,定义是:在已知视角下对场景进行一系列的捕获 (包括拍摄到的图像,以及每张图像对应的内外参),不需要中间三维重建的过程,仅根据位姿内参和图像,合成新视角下的图像。在基于Nerf的表示方法下,三维空间被表示为一组可学习且连续的辐射场,由输入视角+位置学习后,得到密度+色彩。

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论文地址:https://arxiv.org/abs/2302.04264

它还提供了实时可视化工具和导出到视频、点云和网格表示的工具。Nerfstudio 的目标是将不同的 NeRF 技术整合成可重用的模块化组件,并提供实时可视化 NeRF 场景的控制工具。

该框架还支持多种类型的摄像机和移动应用程序的图像。该框架可用于从用户捕获的数据创建 NeRFs。

研究人员指出,Nerfstudio 的实时可视化界面在定性分析模型方面非常有用,可以帮助开发者更全面地了解模型的性能。

此外,文章还提到了未来工作的发展方向,包括开发更合适的评估指标和将框架与计算机视觉、计算机图形学和机器学习等领域进行整合。


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