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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.8
- 수록면
- 1,012 - 1,015 (4page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2023.27.8.1012
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The 2020 NeRF paper sparked neural volume rendering research, ongoing to surpass its limits. However, 3D model generation studies are still incomplete. This paper aims to capture research that addresses 3D model generation shortcomings for objects and scenes. The utilization of NeRF for 3D model generation involves continued research in individual 3D object creation, 3D object editing and manipulation, as well as the integration of IR sensors, and this paper summarizes these aspects. While achieving intricate surface reproduction remains challenging, advancements in the field continue due to the expansion of graphics research related to NeRF. It is necessary to examine these developments. Although this paper doesn"t cover all studies related to NeRF 3D model generation, it is expected to be useful for researchers engaged in relevant studies.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
B. Mildenhall, P. P. Srinivasan, M. Tancik, J. T. Barron, R. Ramamoorthi, and R. Ng, “Nerf: Representing scenes as neural radiance fields for view synthesis,” Communications of the Association for Computing Machinery, vol. 65, no. 1, pp. 99-106, Aug. 2020
Z. Chen, A. Tagliasacchi, and H. Zhang, “BSP-Net: Generating Compact Meshes via Binary Space Partitioning,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Washington: WA, pp. 45-54, 2020. DOI: 10.48550/arXiv.1911.069
B. Wang, L. Chen, and B. Yang, “DM-NeRF: 3D Scene Geometry Decomposition and Manipulation from 2D Images,” arXiv preprint, 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2208.07227.
M. Rakotosaona, F. Manhardt, D. M. Arroyo, M. Niemeyer, A. Kundu, and F. Tombari, “NeRFMeshing: Distilling Neural Radiance Fields into Geometrically-Accurate 3D Meshes,” arXiv preprint, 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2303.09431.
Z. Chen, T. Funkhouser, P. Hedman, and A. Tagliasacchi, “MobileNeRF: Exploiting the Polygon Rasterization Pipeline for Efficient Neural Field Rendering on Mobile Architectures,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Reco
Z. Chen, A. Tagliasacchi, and H. Zhang, “BSP-Net: Generating Compact Meshes via Binary Space Partitioning,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Washington: WA, pp. 45-54, 2020. DOI: 10.48550/arXiv.1911.069
B. Wang, L. Chen, and B. Yang, “DM-NeRF: 3D Scene Geometry Decomposition and Manipulation from 2D Images,” arXiv preprint, 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2208.07227.
M. Rakotosaona, F. Manhardt, D. M. Arroyo, M. Niemeyer, A. Kundu, and F. Tombari, “NeRFMeshing: Distilling Neural Radiance Fields into Geometrically-Accurate 3D Meshes,” arXiv preprint, 2023. DOI: 10.48550/arXiv.2303.09431.
Z. Chen, T. Funkhouser, P. Hedman, and A. Tagliasacchi, “MobileNeRF: Exploiting the Polygon Rasterization Pipeline for Efficient Neural Field Rendering on Mobile Architectures,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Reco
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