SYDLAB_inha 79

NeRF - "Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis"

https://kyujinpy.tistory.com/16 [NeRF 논문 리뷰] - NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis * 이 글은 NeRF에 대한 논문 리뷰이고, 핵심만 담아서 나중에 NeRF Code를 이해할 때 쉽게 접근할 수 있도록 정리한 글입니다. * 코드와 함께 보시면 매우 매우 도움이 될 것이라고 생각이 들고, 코드 kyujinpy.tistory.com NeRF는 point cloud나 mesh,voxel등으로 표현된 3D object 자체를 rendering하는 게 아니라, 3D object를 바라봤을 때 보일 2D 이미지를 예측하도록 하는 것이다. 해당 물체를 어느 각도에서 봐도 2d 이미지로서 표..

SYDLAB_inha/NeRF 2024.04.01

NeRF - "Instant Neural Graphics Primitive with a Multiresolution Hash Encoding" + Mixed dimension

Multiresolution Hash Encoding 논문 리뷰 참고 :https://velog.io/@damab/%EB%85%BC%EB%AC%B8-Instant-Neural-Graphics-Primitives [논문] Instant Neural Graphics Primitives Instant Neural Graphics Primitives with a Multiresolution Hash Encoding ✍ 핵심 어떤 테스크를 수행하는 Neural Network가 주어질 때, 모델 결과의 퀄리티와 학습 속도를 개선시켜주는 input emb velog.io 간단소개 NeRF (Neural Radience Field) : 3D 공간의 모든 점에서의 색상과 광도를 예측하는 방법 mesh와 voxel, po..

SYDLAB_inha/NeRF 2024.03.31

Paper Reviews - MAPConNet

Abstract 3D pose transfer는 source의 pose를 target의 geometry에 전달해서 대상의 identity를 유지하며 pose만 바꾸는 것을 목표로 하는 "생성 작업"이다. 이전 방법들은 source와 target의 correspondence를 찾기 위해 key point 주석을 필요로 한다. ( input으로 주어지는 두 mesh외로 추가적인 정보가 필요하다는 뜻 ) #supervised learning 현재 pose transfer 방법은 end-to-end correspondence learning을 허용하나, desired final output을 supervision의 ground truth로서 필요로한다. *** desried final output : 모델이 생..

[CoreNet] 3D Pose Transfer with Correspondence Learning and Mesh Refinement

Correspondence Module input : source mesh와 target mesh의 vertex coordinates 1. shape Correspondence 찾기 ( identity와 pose mesh 사이 ) point cloud convolution으로 feature extraction Extraction한 feature 기반으로 matching cost 계산하기 -> optimal matchign matrix 찾는 방향으로 cost 최소화하기 ** matching cost : correspondence에 드는 연산 및 기타 요구조건들 //feature 기반으로 matching matrix 생성 2. correspondence module's output correspondence..