专利摘要显示，本公开提供了“车辆的神经辐射场”。 一种计算机包括处理器和存储器，并且所述存储器存储指令，所述指令可由所述处理器执行以训练NeRF网络以对动态场景进行建模，并且在所述训练期间，用来自事件相机的数据来监督所述NeRF网络。 NeRF网络是对场景的几何形状和场景的光强度 ...

与 PlenOctree 一样，Mega-NeRF 预先计算当前用户焦点区域的颜色和不透明度的粗略缓存。 然而，Mega-NeRF 并不是像 PlenOctree 那样每次都计算计算路径附近的路径，而是通过细分计算的树来“保存”并重用这些信息，遵循解开 NeRF 紧密绑定的处理礼仪的日益增长的趋势。

尽管NeRF通过高效和逼真的场景合成对3D重建产生了变革性影响，但它对恶意攻击的脆弱性构成了一个值得注意且在很大程度上遭到忽视的安全挑战 ...

—————— 《NERF Legends》将于年底停售 公告同上：此游戏及任何相关DLC和捆绑包将于2024年12月31日停止销售。

央视网消息：据中央气象台消息，今天白天，浙江、福建、台湾部分地区出现明显风雨天气。未来三天，我国东南部海域及沿海地区有台风灾害风险；西藏东南部、四川、云南等地有暴雨灾害风险，关注局地强降雨可能引发的次生灾害。 一、天气实况 1.受台风“山陀儿”影响浙闽沿海风力较大 台湾 ...

华彤延 香港科技大学 (广州)博士生，毕业于代尔夫特理工大学和莱顿大学，当前研究兴趣为3D视觉，发表过CVPR和Nature子刊 直播大纲 NeRF 在 SLAM 问题中的应用回顾 相关论文简介 NeRF 到底是如何影响SLAM的表现的：一个统一分析框架 代码简介 同行交流&潜在合作 参与方式 ...

秦通博士整理 NeRF是建立在已有相机位姿的情况下，但在大多数的机器人应用中，相机的位姿是未知的。 有一些工作应用NeRF的技术既估计相机位姿又对环境进行重建，即NeRF-based SLAM。 2为什么学习NeRF-based SLAM？ 将深度学习与传统几何融合是SLAM发展的趋势。

NeRF这两年异军突起，主要因为它跳过了传统CV重建pipeline的特征点提取和匹配、对极几何与三角化、PnP加Bundle Adjustment等步骤，甚至跳过mesh的重建、贴图和光追，直接从2D输入图像学习一个辐射场，然后从辐射场输出逼近真实照片的渲染图像。

NeRF模型和更广泛的可微分渲染正在迅速弥合图像创建和体积场景创建之间的差距。 虽然我们的组件可能看起来非常复杂，但受vanilla NeRF启发的无数其他方法证明，基本概念 (连续函数逼近器+可微分渲染器)是构建各种解决方案的坚实基础，这些解决方案可用于几乎无限的情况。

尽管 NeRF 迅速适应了更广泛的应用领域，但直观地编辑 NeRF 场景仍然是一个待解决的挑战。 其中一个重要的编辑任务是从 3D 场景中移除不需要的对象，以使替换区域在视觉上是合理的，并与其上下文保持一致。

然后使用粗特征网格，1) 引导 NeRF 点采样，使其集中在场景表面周围；2) 为 NeRF 的位置编码提供关于场景几何形状和在采样位置上的外观额外特征。 在这样的指导下，NeRF 可以在一个大大压缩的采样空间中有效地获取更精细的细节。

由于 NeRF 环境具有完全建模的遮挡，因此无人机可以更轻松地学习计算障碍物，因为 NeRF 背后的神经网络可以映射遮挡与无人机机载视觉导航系统感知环境的方式之间的关系。 自动化 NeRF 生成流程提供了一种相对简单的方法，只需几张照片即可创建超真实的训练空间。