SIGNeRF是一种全新的场景集成生成方法,它只需要简单的几步,就可以无缝编辑现有的神经辐射场场景，可广泛运用于游戏、Metaverse等虚拟场景环境的构建,以及空间计算等沉浸式交互应用开发。 虚拟场景快速迭代新篇章——SIGNeRF实现一步到位的场景集成生成，SIGNeRF是一种全新的场景集成生成方法,它只需要简单的几步,就可以无缝编辑现有的神经辐射场场景。这种令人叹为观止的效果,来自于其使用深度条件图像扩散模型的独特创新。
SIGNeRF，即Scene Integrated Generation for Neural Radiance Fields，是一种快速且可控的NeRF场景编辑和对象生成方法。通过引入新的生成更新策略，SIGNeRF能够在编辑图像时确保3D一致性，而无需进行繁琐的迭代优化。
技术细节：这项技术的关键在于其对深度条件扩散模型的灵活应用。SIGNeRF利用这一模型的深度调节机制，通过请求图像网格而非单一视图，实现了对编辑的空间位置的精细控制。同时，通过引入多视图参考表格，该方法在一次性前向传递中对图像集进行一致更新，极大地提高了效率。 实施流程：SIGNeRF的实施流程简单而高效。首先，利用ControlNet，一个深度条件图像扩散模型，编辑现有的NeRF场景。接着，在单个前向传递中，通过选择编辑方法/区域、代理对象选择或形状选择，完成对原始NeRF场景的编辑。最后，通过对编辑后的图像进行微调，完成NeRF的精细调整。 成果展示：SIGNeRF展示了其在生成新对象和编辑现有对象方面的惊人成果。通过代理对象的放置或形状选择，科技团队成功地在现有NeRF场景中生成了新的对象，实现了对编辑过程的精细控制。通过文本指定生成结果，确保了整个过程的可控性。 举例1:原始场景生成 ➡️ 场景剪辑：输入“一只棕色的兔子”
举例2:原始场景 ➡️ 剪辑场景，输入：“一头棕色的牛”
举例3:将原3D模型（熊）修改颜色
举例4:输入文字，修改3D模型/人
地址： https://signerf.jdihlmann.com/ 该框架的应用场景和产品化思路如下:
1、应用场景:
虚拟场景的快速迭代和编辑 对已有虚拟场景进行增强,集成新对象 利用语言指令控制虚拟场景的生成和变化
2、产品化思路:
可与3D内容生成平台或游戏引擎相结合,用于游戏、Metaverse等的虚拟环境构建 可开发AI虚拟场景助手,辅助艺术家和设计师构思和设计虚拟环境 可开发沉浸式交互应用,用户语音指令驱动虚拟场景变化 可结合AR/VR,开发带有语言交互和生成能力的虚拟现实应用
SIGNeRF使虚拟场景的迭代生成速度、交互性和可定制性都得到大幅提升。它可广泛应用于虚拟环境的构建、交互应用的开发等领域,有很好的产品化前景。 —— End ——
权益升级，从这里，驶向互联网下一个十年！学习、破圈与链接，所以围绕这块我们新增了内容专栏和服务。社区升级后， 核心权益有： 1、【AI Native】探索以大模型为基础的AGI时代，AI Native应用（创业方向/产品模式/技术方案/AI工作流/互联网人的机会趋势） 2、【3D Native】挖掘空间计算时代苹果眼镜Killer APP（AR、VR、元宇宙、数字人） 3、【AI 工作流】AI+电商/自媒体/设计/职场/游戏/副业等落地的AI工作流 三次方科技社区愿景（1.0）：继PC、移动互联网之后，下一个互联网十年，大家携手一起奔赴下一代互联网的星辰大海，成为科技时代领航员，创业、赚钱、职场可持续发展！
| 
提升卡
置顶卡
沉默卡
喧嚣卡
变色卡
千斤顶
照妖镜