NeRF and Beyond进展23.6.16日报（NRM，DreamHuman，Avatar，A9 Dataset）
NeRF相关进展
Enhancing Neural Rendering Methodswith Image Augmentations
https://arxiv.org/abs/2306.08904
KAUST
本文提供了在神经渲染方法中使用image augmentations的综合分析，并提出了不同的augmentation策略可提升渲染质量
Generalizable One-shot Neural Head Avatar
https://arxiv.org/abs/2306.08768
NVIDIA
一种可以使用单张肖像图片生成3D可动画人头的方法
神经渲染
Neural Relighting with Subsurface Scattering by Learning the Radiance Transfer Gradient
https://arxiv.org/abs/2306.09322
University of California, Berkeley，?Meta Reality Labs Research
一种新的使用体渲染方法的radiance transfer field，并使用多种appearance线索来细化几何表现
数据集
A9 Intersection Dataset: All You Need for Urban 3D Camera-LiDAR Roadside Perception
https://arxiv.org/abs/2306.09266
TUM
A9 Intersection数据集，提供标记的LiDAR点云数据以及同步的摄像头照片
人体重建
DreamHuman: Animatable 3D Avatars from Tex
https://arxiv.org/abs/2306.09329
DreamHuman，一种仅通过文本信息生成真实感、可动画的3D人体avatar模型
逆渲染
UrbanIR: Large-Scale Urban Scene Inverse Rendering from a Single Video
https://arxiv.org/abs/2306.09349
University of Illinois Urbana-Champaign，?University of Maryland
UrabnIR，从视频中计算逆图形表达的方法，在新光照条件下恢复真实感的，自由视角的场景模型
今日更新结束
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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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