ECCV2022 | 通过网格实现辐射场的自由变形! 已开源!论文/代码速递2022.11.2!

AI算法与图像处理

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2022-11-03 18:04


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整理:AI算法与图像处理
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
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最新成果demo展示:

标题:Deforming Radiance Fields with Cages

论文:https://arxiv.org/abs/2207.12298
主页:https://xth430.github.io/deforming-nerf/
代码:https://github.com/xth430/deforming-nerf
辐射场的最新进展支持静态或动态3D场景的照片级真实感渲染,但仍不支持用于场景操纵或动画的显式变形。
在本文中,我们提出了一种新的辐射场变形方法:自由形式辐射场变形。我们使用一个三角形网格,将前景对象称为框架作为界面,通过操纵框架顶点,我们的方法可以实现辐射场的自由变形。我们方法的核心是网格变形中常用的基于笼的变形。我们提出了一种新的公式,将其扩展到辐射场,该公式将采样点的位置和视图方向从变形空间映射到规范空间,从而实现变形场景的渲染。合成数据集和真实世界数据集的变形结果证明了我们方法的有效性。


最新论文整理


   ECCV2022


Updated on : 2 Nov 2022

total number : 1

Uncertainty-DTW for Time Series and Sequences

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.00005

  • 代码/Code: None

    CVPR2022


   NeurIPS

Updated on : 2 Nov 2022

total number : 5

Improving Fairness in Image Classification via Sketching

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.00168

  • 代码/Code: None

Improving Motion Forecasting for Autonomous Driving with the Cycle Consistency Loss

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.00149

  • 代码/Code: None

A new benchmark for group distribution shifts in hand grasp regression for object manipulation. Can meta-learning raise the bar?

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.00110

  • 代码/Code: None

A Self-Supervised Approach to Reconstruction in Sparse X-Ray Computed Tomography

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.00002

  • 代码/Code: https://github.com/vganapati/CT_PVAE

Deep Learning for Global Wildfire Forecasting

  • 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2211.00534

  • 代码/Code: None



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