論文の概要: NeRF++: Analyzing and Improving Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.07492v2
• Date: Wed, 21 Oct 2020 18:53:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-07 04:10:37.795436
• Title: NeRF++: Analyzing and Improving Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: NeRF++: ニューラルラジアンスフィールドの解析と改善
• Authors: Kai Zhang, Gernot Riegler, Noah Snavely, Vladlen Koltun
• Abstract要約: ニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)は、様々なキャプチャ設定のための印象的なビュー合成結果を達成する。 NeRFは、ビュー不変不透明度とビュー依存カラーボリュームを表す多層パーセプトロンを一連のトレーニング画像に適合させる。 大規模3次元シーンにおける物体の360度捕獲にNeRFを適用する際のパラメトリゼーション問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 117.73411181186088
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) achieve impressive view synthesis results for a variety of capture settings, including 360 capture of bounded scenes and forward-facing capture of bounded and unbounded scenes. NeRF fits multi-layer perceptrons (MLPs) representing view-invariant opacity and view-dependent color volumes to a set of training images, and samples novel views based on volume rendering techniques. In this technical report, we first remark on radiance fields and their potential ambiguities, namely the shape-radiance ambiguity, and analyze NeRF's success in avoiding such ambiguities. Second, we address a parametrization issue involved in applying NeRF to 360 captures of objects within large-scale, unbounded 3D scenes. Our method improves view synthesis fidelity in this challenging scenario. Code is available at https://github.com/Kai-46/nerfplusplus.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレージアンス・フィールド(NeRF)は、有界シーンの360度撮影や、有界シーンと非有界シーンの前方撮影など、様々なキャプチャ設定のための印象的なビュー合成結果を達成する。 NeRFは、ビュー不変不透明度とビュー依存カラーボリュームを表す多層パーセプトロン(MLP)をトレーニング画像のセットに適合させ、ボリュームレンダリング技術に基づいた新しいビューをサンプリングする。 本報告では,放射場とその潜在曖昧性,すなわち形状照度曖昧性について最初に述べるとともに,そのような曖昧さを避けるためのnrfの成功を分析する。 第2に,大規模な非有界3Dシーンにおける物体の360度捕獲にNeRFを適用する際のパラメトリゼーション問題に対処する。 本手法は,この難解なシナリオにおけるビュー合成忠実度を向上させる。 コードはhttps://github.com/kai-46/nerfplusplusで入手できる。

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