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[Notable] NeRF vs Voxel vs Mesh 1. NeRF (Neural Radiance Fields)의 장점:세밀한 디테일: NeRF는 볼륨 렌더링을 사용하여 매우 세밀한 장면을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 복잡한 조명 효과, 디테일한 질감, 모든 방향에서의 렌더링에서 뛰어난 품질을 얻을 수 있습니다. 특히, 빛의 반사와 굴절 등 물리적 상호작용을 세밀하게 모델링할 수 있다는 점에서 고해상도의 사실적인 결과를 얻을 수 있습니다.연속적인 표현: NeRF는 3D 공간을 연속적인 밀도와 색상 값으로 모델링합니다. 이 방식은 3D 장면을 디지털화할 때 부드럽고 자연스러운 전환을 가능하게 하여 더 고급스러운 시각적 효과를 제공합니다.고품질 렌더링: NeRF는 이미지 기반의 3D 합성에서 매우 사실적인 결과를 제공합니다. 특히 사진처럼 자연스러운 조명과.. 2025. 1. 21.

[Paper Review] DeepVoxels: Learning Persistent 3D Feature Embeddings Abstract이 논문은 3D 이해가 부족한 생성 신경망의 문제를 해결하기 위한 새로운 접근법을 제시한다.구체적으로 DeepVoxels 는 3D 장면의 복잡한 기하학을 모델링하지 않으면서도, 시점에 따라 달라지는 외형을 정확히 캡처할 수 있는 효율적인 3D 특징 임베딩을 제안한다. 이를 통해 새로운 시점에서 장면을 재구성하는 문제를 해결하고, 기존 방법들보다 더 높은 품질의 Synthesis 결과를 얻을 수 있다. Introduction Generative Machine Learning:- 최근 몇 년 동안 Generative Machine Learning 기술이 크게 발전하여, 이미지 생성과 같은 작업에서 뛰어난 성과를 보여주고 있다.- 변분 오토인코더(Aariational Autoencoders) 나.. 2024. 12. 4.

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