論文の概要: TRANSPR: Transparency Ray-Accumulating Neural 3D Scene Point Renderer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.02819v1
• Date: Sun, 6 Sep 2020 21:19:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-21 08:32:09.177826
• Title: TRANSPR: Transparency Ray-Accumulating Neural 3D Scene Point Renderer
• Title（参考訳）: TransPR: 透明光集積型ニューラル3Dシーンポイントレンダ
• Authors: Maria Kolos, Artem Sevastopolsky, Victor Lempitsky
• Abstract要約: 本稿では,半透明シーンをモデル化可能なニューラルポイントベースグラフィックス手法を提案し,評価する。 半透明な点雲のシーンの新たなビューは、我々のアプローチでトレーニングした後に生成できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.320273914694594
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose and evaluate a neural point-based graphics method that can model semi-transparent scene parts. Similarly to its predecessor pipeline, ours uses point clouds to model proxy geometry, and augments each point with a neural descriptor. Additionally, a learnable transparency value is introduced in our approach for each point. Our neural rendering procedure consists of two steps. Firstly, the point cloud is rasterized using ray grouping into a multi-channel image. This is followed by the neural rendering step that "translates" the rasterized image into an RGB output using a learnable convolutional network. New scenes can be modeled using gradient-based optimization of neural descriptors and of the rendering network. We show that novel views of semi-transparent point cloud scenes can be generated after training with our approach. Our experiments demonstrate the benefit of introducing semi-transparency into the neural point-based modeling for a range of scenes with semi-transparent parts.
• Abstract（参考訳）: 半透明シーンをモデル化するニューラルポイントベースグラフィック手法を提案し,その評価を行った。 前身のパイプラインと同様に、wesはプロキシジオメトリのモデル化にポイントクラウドを使用し、各ポイントをニューラルネットワーク記述子で拡張する。 さらに、各ポイントのアプローチで学習可能な透明性値を導入しました。 我々のニューラルレンダリング手順は2つのステップからなる。 まず、多チャンネル画像にレイグルーピングを用いて点雲をラスタライズする。 次に、学習可能な畳み込みネットワークを使用してラスタ化画像をRGB出力に“翻訳”するニューラルネットワークレンダリングステップが続く。 ニューラルディスクリプタとレンダリングネットワークの勾配に基づく最適化を使用して、新しいシーンをモデル化することができる。 半透明点クラウドシーンの新しいビューは、我々のアプローチでトレーニングした後生成できることを示します。 実験では,半透明部分を有するシーンのニューラルポイントベースモデリングに半透明性を導入することの利点を実証する。

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