NeRF与三维重建相关
Dyn-E: Local Appearance Editing of Dynamic Neural Radiance Fields
https://arxiv.org/abs/2307.12909
浙江大学 CAD&CG
本文提出了一种新的框架,通过操纵训练视频的单帧中的像素来编辑动态 NeRF 的局部外观
CarPatch: A Synthetic Benchmark for Radiance Field Evaluation on Vehicle Components
https://arxiv.org/abs/2307.12718
摩德纳大学,Prometeia
CarPatch,一种新的车辆综合benchmark数据集。除了用其内在和外在相机参数注释的一组图像之外,还为每个视图生成了相应的深度图和语义分割mask。
TransHuman: A Transformer-based Human Representation for Generalizable Neural Human Rendering
https://arxiv.org/abs/2307.12291
浙江大学、达摩院
本文重点关注可泛化神经人体渲染的任务,该任务从不同角色的多视图视频中训练条件神经辐射场(NeRF)
LIST: Learning Implicitly from Spatial Transformers for Single-View 3D Reconstruction
https://arxiv.org/abs/2307.12194
The University of Texas at Arlington, Arlington
LIST,这是一种新颖的神经架构,它利用局部和全局图像特征从单个图像准确地重建 3D 对象的几何和拓扑结构。
3D+LLM相关
3D-LLM: Injecting the 3D World into Large Language Models
https://arxiv.org/abs/2307.12981
UCLA,上海交通大学,华南理工大学,UIUC,MIT,MIT-IBM Lab
本工作将 3D 世界注入大型语言模型中,并提出全新的 3D-LLM 系列
A Systematic Survey of Prompt Engineering on Vision-Language Foundation Models
https://arxiv.org/abs/2307.12980
牛津大学,慕尼黑大学,Google Research
本文旨在对三种类型的视觉语言模型的prompt engineering前沿研究进行全面的调查:多模态到文本生成模型(例如 Flamingo)、图像-文本匹配模型(例如 CLIP)和文本到图像生成模型(例如stable diffusion)。
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NeRF相关工作整理Github repo:https://github.com/yangjiheng/nerf_and_beyond_docs
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