論文の概要: ShaRF: Shape-conditioned Radiance Fields from a Single View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08860v1
• Date: Wed, 17 Feb 2021 16:40:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-18 14:30:32.829623
• Title: ShaRF: Shape-conditioned Radiance Fields from a Single View
• Title（参考訳）: ShaRF:一視点からの形状条件の放射場
• Authors: Konstantinos Rematas, Ricardo Martin-Brualla, Vittorio Ferrari
• Abstract要約: 本稿では,単一の画像のみのオブジェクトの神経シーン表現を推定する手法を提案する。 この手法の核心は,対象物の幾何学的足場の推定である。 合成画像と実画像の両方において,提案手法の有効性を示す実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.39347002226309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method for estimating neural scenes representations of objects given only a single image. The core of our method is the estimation of a geometric scaffold for the object and its use as a guide for the reconstruction of the underlying radiance field. Our formulation is based on a generative process that first maps a latent code to a voxelized shape, and then renders it to an image, with the object appearance being controlled by a second latent code. During inference, we optimize both the latent codes and the networks to fit a test image of a new object. The explicit disentanglement of shape and appearance allows our model to be fine-tuned given a single image. We can then render new views in a geometrically consistent manner and they represent faithfully the input object. Additionally, our method is able to generalize to images outside of the training domain (more realistic renderings and even real photographs). Finally, the inferred geometric scaffold is itself an accurate estimate of the object's 3D shape. We demonstrate in several experiments the effectiveness of our approach in both synthetic and real images.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,単一の画像のみのオブジェクトの神経シーン表現を推定する手法を提案する。 本手法の核となるのは,物体の幾何学的足場の推定と,基礎となる放射場再構築のためのガイドとしての利用である。 我々の定式化は、まず潜在コードをボクセル化された形状にマッピングし、次に画像にレンダリングし、オブジェクトの外観を第2の潜在コードで制御する生成プロセスに基づいている。 推論中は、潜在コードとネットワークの両方を最適化して、新しいオブジェクトのテストイメージに適合させる。 形状と外観の明示的な乱れにより、1つの画像からモデルを微調整することができる。 次に、幾何学的に一貫した方法で新しいビューをレンダリングし、入力オブジェクトを忠実に表現します。 さらに,本手法はトレーニング領域外の画像(よりリアルなレンダリングやリアルな写真)に一般化することができる。 最後に、推論された幾何学的足場は、それ自体が物体の3D形状の正確な推定である。 合成画像と実画像の両方において,提案手法の有効性を示す実験を行った。

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