NERF
AR定位跟踪、AI识别与交互、稠密点云建图、图像云渲染
先看重点
神经网络结构
神经网络结构
NeRF使用一个全连接的多层感知机(MLP)神经网络,该网络接收5D向量作为输入,包括一个空间点的3D坐标位置x= (x,y,z),以及方向 (θ,ϕ)。
神经网络结构
少视角空间重建
通过少视角还原空间场景,与传统需要多张图片还原的场景,有着诸多的优势,通过我们的少视角重建算法,可以在更少视角的情况下还原出材质更加逼真的三维场景。
神经网络结构
Al空间语音检索
通过自然语言询问3D世界可以对NERF场景中物品进行识别标注检索,从而在空间中的获取更多的信息,为空间计算提供空间信息检索服务。
技术优势一清二楚
3项专利技术
NeRFicon
  • 注视点
  • 渲染+mesh
  • 模型点
  • CN115457188A
  • 动态Nerf的
  • 时间空间
  • 潜在编码
  • CN115423924A
  • 大场景
  • 渲染
  • CN115841559A
5项技术改进
NeRFicon1
融合少视角
NeRFicon1
分割编码
NeRFicon1
超分算法
NeRFicon1
多级缓存
NeRFicon1
低清模型和高清模型叠加
各个领域
赞到无法想象
领域总
领域1
领域2
领域3
领域4
领域5
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真实应用案例
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三维空间计算望远镜
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超高清低延迟
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全景相机模组