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Images2Mesh Web Update April 2023
Update April 23 (02.04.2023)
Förderjahr / Project Call #15 / ProjektID: 5082 / Projekt: Images2Mesh Web

Update April 23

Ein herzliches "Servus" an Elias Brugger, der unser Projekt mit NeRF-Experimenten unterstützt. Der Hintergrund ist, das Neural Radiance Fields 3D-Szenen von Bildern lernen können, hoffentlich effizienter als klassische Structure-from-Motion Methoden wie COLMAP.

Durch das CG-Seminar hat Elias schon etwas Erfahrung mit dem Thema. Außerdem können wir auf die Seminar-Arbeit von Christian Stippel aufbauen, welcher bereits mehrere NeRF-Varianten getestet hat.

Die erste Variante, die wir jetzt testen werden ist Nerfacto von Nerfstudio. Diese Variante kombiniert die Vorteile der aktuell wichtigsten NeRFs: offene Szenen, keine Kamera-Posen benötigt und schnelles Training.

Nerfstudio ist open source und wirkt relativ ausgereift: https://github.com/nerfstudio-project/nerfstudio/

Weitere Updates:

  • Continuous integration von main und dev Branch auf den selben Server ist fortgeschritten.
  • Texturing mit OpenMVS wird langsam. Probleme mit Docker-Images haben viel Zeit gekostet aber sind jetzt endlich gelöst.

Philipp Erler

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Ich forsche im Bereich Computergraphik an Oberflächenrekonstruktion mit Deep Learning.

Skills:

Python
,
Geometry Processing
,
Deep Learning
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