# NeRF
[ 논문 리뷰 ] NeRF: Representing Scene as Neural Radiance Fields for View Synthesis
이 작업에서, 연속 5D 장면 표현의 매개 변수를 직접적으로 최적화하여 캡쳐된 이미지 셋의 렌더링의 오류를 최소화함으로, 뷰 합성의 오랜 문제를 새로운 방식으로 해결한다. 정적 장면을 각 point $(x,y,z)$와 방향 $(\\theta, \\phi)$으로 방출되는
[Review] PlenOctrees for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields
NeRF 등의 neural rendering 기법은 강력한 3D novel view synthesis 성능을 자랑하지만, non-lambertian effect (view-dependent color change) 를 모사하기 위해서 rendering view 가 바뀔
[Review] Mip-NeRF: A Multiscale Representation for Anti-Aliasing Neural Radiance Fields
NeRF 의 등장 이후 3D novel-view synthesis 분야는 NeRF's family 의 홍수를 맞이했다. Vanilla NeRF 는 당장 real-world task 로 적용하기에는 여러가지 한계점이 있으며, (e.g, Slow convergence &

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 논문 학습 정리
NeRF로 유명한 다음의 논문을 읽고 학습한 내용입니다.

Colmap이란?
Structure from MotionStructure from Motion(SfM)은 2D 이미지에서 3D 정보를 얻는 과정.Camera Calibration카메라 내부/외부 특징들 때문에 부정확한 3D Reconstruction이 발생할 수 있기 때문에, Calib

Instant Neural Graphics Primitives
NVIDIA에서 Gigapixel image, SDF, NRC, NeRF를 모두 처리할 수 있는 모델을 소개한다. 간단히 Instant-ngp라 부르겠다. 작은 네트워크. multiresolution. "fully-fused CUDA"->병렬화. multiresolut

[Review] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis 톺아보기
NeRF 는 MLP 를 이용하여 3D scene 을 고전적인 ray casting 방식: density & color 로 표현하는 방법이다. 일반적인 Neural Network 가 generalization 능력을 극대화하는 방향으로 사용되는데 반면, NeRF 는 Ne
[번역]NeRF : Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
NeRF 논문을 (제맘대로) 한국어 번역한 글입니다. 직역 수준이라 가독성이 별로 좋지 않습니다.

[논문 리뷰] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
3D point $(x,y,z)$와 viewing directions $(\\theta, \\phi)$로 구성된 5D input을 통해 single volume density와 view-dependent RGB를 output으로 추출하는 view synthesis를 수
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[Review] Fourier Features Let Networks Learn High-Frequency Functions in Low Dimensional Domains
https://neurips.cc/virtual/2020/protected/poster_55053683268957697aa39fba6f231c68.htmlNeurIPS2020 Spotlight Paper위 논문은 Fourier-featuring (coordin

NeRF : Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis
Abstract 5D scene representation(위치 x, y, z/viewpoint 방향 θ,ϕ)을 기반으로 한 '뷰 합성' 방법 [- Result video] (http://cseweb.ucsd.edu/~viscomp/projects/LF/papers