論文の概要: AutoInt: Automatic Integration for Fast Neural Volume Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01714v1
- Date: Thu, 3 Dec 2020 05:46:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-23 15:02:18.819781
- Title: AutoInt: Automatic Integration for Fast Neural Volume Rendering
- Title（参考訳）: AutoInt: 高速なニューラルボリュームレンダリングのための自動統合
- Authors: David B. Lindell, Julien N. P. Martel, Gordon Wetzstein
- Abstract要約: 暗黙的ニューラル表現ネットワークを用いて、積分に対する効率的でクローズドな解を学習するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,高速なニューラルボリュームレンダリングを実現するために,フォトリアリスティックな要件を10倍以上に改善したことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.46232518888791
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Numerical integration is a foundational technique in scientific computing and
is at the core of many computer vision applications. Among these applications,
implicit neural volume rendering has recently been proposed as a new paradigm
for view synthesis, achieving photorealistic image quality. However, a
fundamental obstacle to making these methods practical is the extreme
computational and memory requirements caused by the required volume
integrations along the rendered rays during training and inference. Millions of
rays, each requiring hundreds of forward passes through a neural network are
needed to approximate those integrations with Monte Carlo sampling. Here, we
propose automatic integration, a new framework for learning efficient,
closed-form solutions to integrals using implicit neural representation
networks. For training, we instantiate the computational graph corresponding to
the derivative of the implicit neural representation. The graph is fitted to
the signal to integrate. After optimization, we reassemble the graph to obtain
a network that represents the antiderivative. By the fundamental theorem of
calculus, this enables the calculation of any definite integral in two
evaluations of the network. Using this approach, we demonstrate a greater than
10x improvement in computation requirements, enabling fast neural volume
rendering.
- Abstract（参考訳）: 数値積分は科学計算における基礎技術であり、多くのコンピュータビジョンアプリケーションの中核である。
これらのアプリケーションの中で、暗黙的なニューラルボリュームレンダリングがビュー合成の新しいパラダイムとして提案され、フォトリアリスティックな画質を実現している。
しかし、これらの手法を実用化するための基本的な障害は、訓練と推論中にレンダリングされた線に沿って必要な体積積分によって生じる極端な計算とメモリ要求である。
モンテカルロサンプリングとの統合を近似するためには、数百の前方通過を必要とする数百万光線が必要になります。
本稿では,暗黙的ニューラルネットワークを用いて,効率的な閉形式解法を積分に学習するための新しいフレームワークであるautomatic integrationを提案する。
学習のために、暗黙の神経表現の導出に対応する計算グラフをインスタンス化する。
グラフは信号に合致して統合する。
最適化後、グラフを再組み立てして、抗誘導体を表すネットワークを得る。
計算の基本定理により、これはネットワークの2つの評価における任意の定積分の計算を可能にする。
このアプローチを用いて,計算要求の10倍以上の改善を実証し,高速なニューラルボリュームレンダリングを実現する。
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