NeRF and Beyond进展23.6.13日报（NKSR，NeRFool，Cap3D，InstructP2P等）

今天观察到NeRF，文本转3D，光线追踪以及SLAM相关的进展，请群友们参考。

NeRF相关进展

Neural Kernel Surface Reconstruction

https://arxiv.org/abs/2305.19590

nVidia

1. 本工作基于Neural kernel fields基础上搭建完成，从包含噪声的、稀疏的点云完成三维重建

2. 可以面向单个物体，也可以面向室内物体，也可以面向户外场景的重建工作，可以完成地球级别的三维重建效果。

3. 重建速度极快，百万点重建只需要几秒就可以完成

4. 解决了几个NKF的不足，比如可以scale到大规模场景，对噪声更加鲁棒，最小化训练需求等

5. 本工作是CVPR 2023的highlight，项目开源。

NeRFool: Uncovering the Vulnerability of Generalizable Neural Radiance Fields against Adversarial Perturbations

https://arxiv.org/abs/2306.06359

Georgia Institute of Technology, Intel, Rice University

本文对GNeRF进行了深度分析，并提出一种提升GNeRF鲁棒性的方法，提升可被实际应用可能性。

文本与3D相关

Scalable 3D Captioning with Pretrained Models

https://arxiv.org/abs/2306.07279

University of Michigan，LG AI Research

Cap3D，一种对3D物体自动生成文本描述的方法，发现可以比人工标记速度更快，更准确，并基于objaverse和ABO建立了一个新的dataset，并证明在text-to-3D的效果上优于Point-E, Shap-E, DreamFusion等。

InstructP2P: Learning to Edit 3D Point Clouds with Text Instructions

https://arxiv.org/abs/2306.07154

ARC Lab, Tencent, 上海科技大学等

一个end-to-end的3D点云编辑框架，可以使用文本对颜色、几何进行编辑。

Ray Tracing

Neural Intersection Function

https://arxiv.org/abs/2306.07191

AMD

一种新的基于MLP的神经intersection方法，是第一个将基于神经网络的方法与基于BVH的光线追踪方法结合起来的统一框架。

SLAM与三维重建

Volume-DROID: A Real-Time Implementation of Volumetric Mapping with DROID-SLAM

https://arxiv.org/abs/2306.06850

University of Michigan

Volume-DROID是一种新的SLAM方法，结合了Volumetric Mapping和DROID

今日更新结束

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