Dynamic 3D Gaussians:Tracking by Persistent Dynamic View Synthesis
1Carnegie Mellon University, USA 2RWTH Aachen University, Germany 3Inria & Universite Cote d’Azur, France Abstract We present a method that simultaneously addresses the tasks of dynamic scene novel-view synthesis and six degree-of-freedom (6-DOF) tracking of all dense scene elements. We follow an analysis-by-synthesis framework, inspired by recent work that models scenes as a collection of 3D Gaus
LERF: Language Embedded Radiance Fields
TL;DR: Grounding CLIP vectors volumetrically inside a NeRF allows flexible natural language queries in 3D Overview LERF optimizes a dense, multi-scale language 3D field by volume rendering CLIP embeddings along training rays, supervising these embeddings with multi-scale CLIP features across multi-view training images. After optimization, LERF can extract 3D relevancy maps for language queries int
NeRF-RPN：NeRF上で物体検出する技術
はじめに こんにちは。ZENKIGEN DSチームに所属しているはまなすです。DeNA AI技術開発部より[1]、業務委託という形で主に深層学習系の開発に携わっています。 今回は、ニューラルネットワークを用いて3次元空間を表現する NeRF という技術に基づいた、立体空間内で物体検出をおこなう手法 NeRF-RPN についてご紹介します。 本研究は昨年末に発表されたものですが、今のところ実験結果が限定的であるため、直ちに実応用に展開されているわけではありません。一方で、今回ご紹介するような『NeRFの上に積み重なる手法』は、NeRFを活用する土壌をさらに拡大させる一翼を担っていくことが期待されます。 近年は表現技術としてのNeRFそれ自体の発展が目覚ましいですが、NeRF-RPN は、その上で『なにをするか』を充実させるためのひとつの基礎研究となるでしょう。 ▼ NeRF-RPN はなにを
DiffRF: Rendering-guided 3D Radiance Field Diffusion
DiffRF is a denoising diffusion probabilistic model directly operating on 3D radiance fields and trained with an additional volumetric rendering loss. This enables learning strong radiance priors with high rendering quality and accurate geometry. We introduce DiffRF, a novel approach for 3D radiance field synthesis based on denoising diffusion probabilistic models. While existing diffusion-based m
Neural Volumes: Learning Dynamic Renderable Volumes from Images - Meta Research | Meta Research
Neural Volumes: Learning Dynamic Renderable Volumes from ImagesSIGGRAPH Modeling and rendering of dynamic scenes is challenging, as natural scenes often contain complex phenomena such as thin structures, evolving topology, translucency, scattering, occlusion, and biological motion. Mesh-based reconstruction and tracking often fail in these cases, and other approaches (e.g., light field video) typi
Neural 3D Video Synthesis from Multi-view Video
We propose a novel approach for 3D video synthesis that is able to represent multi-view video recordings of a dynamic real-world scene in a compact, yet expressive representation that enables high-quality view synthesis and motion interpolation. Our approach takes the high quality and compactness of static neural radiance fields in a new direction: to a model-free, dynamic setting. At the core of
NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction
NeuS: Learning Neural Implicit Surfaces by Volume Rendering for Multi-view Reconstruction We present a novel neural surface reconstruction method, called NeuS (pronunciation: /nuːz/, same as "news"), for reconstructing objects and scenes with high fidelity from 2D image inputs. Existing neural surface reconstruction approaches, such as DVR [Niemeyer et al, 2020] and IDR [Yariv et al., 2020], requi
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
データ ＆ アナリティクス | アクセンチュア
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
NeRFの概要と 派生系についてのふんわり紹介
2021/05/14 に行われたML勉強会(https://sansan.connpass.com/event/211420/) で発表に使った資料です 2020年に発表された「NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis」の紹介と最近の派生系（特に高速化周り）をふんわりと紹介します
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Reconstructing indoor spaces with NeRF
Masked Wavelet Representation for Compact Neural Radiance Fields
Real-Time Neural Light Field on Mobile Devices
Neural 3D Video Synthesis from Multi-view Video
NeuralLift-360: Lifting An In-the-wild 2D Photo to A 3D Object with 360° Views
NeRFPlayer
LOLNeRF: Learn from One Look
Space-time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video
Unity & Nvidia Instant NERF volume rendering attempt
NeRF: Neural Radiance Field in 3D Vision, A Comprehensive Review