論文の概要: Neural Lumigraph Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.11571v1
• Date: Mon, 22 Mar 2021 03:46:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-23 14:19:26.769935
• Title: Neural Lumigraph Rendering
• Title（参考訳）: ニューラルルミグラフのレンダリング
• Authors: Petr Kellnhofer, Lars Jebe, Andrew Jones, Ryan Spicer, Kari Pulli and Gordon Wetzstein
• Abstract要約: 最先端の(SOTA)ニューラルボリュームレンダリングアプローチは、トレーニングが遅く、高い画像解像度のために数分の推論(レンダリング)時間を必要とします。 本研究では,2次元画像のみを監督するシーンの暗黙の面と放射界を協調的に最適化するために,周期的アクティベーションを伴う高容量なニューラルシーン表現を採用する。 我々のニューラルレンダリングパイプラインは、SOTAニューラルボリュームレンダリングを約2桁加速し、暗黙のサーフェス表現は、ビュー依存テクスチャ情報によるメッシュのエクスポートを可能にするユニークなものです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.676795978166375
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel view synthesis is a challenging and ill-posed inverse rendering problem. Neural rendering techniques have recently achieved photorealistic image quality for this task. State-of-the-art (SOTA) neural volume rendering approaches, however, are slow to train and require minutes of inference (i.e., rendering) time for high image resolutions. We adopt high-capacity neural scene representations with periodic activations for jointly optimizing an implicit surface and a radiance field of a scene supervised exclusively with posed 2D images. Our neural rendering pipeline accelerates SOTA neural volume rendering by about two orders of magnitude and our implicit surface representation is unique in allowing us to export a mesh with view-dependent texture information. Thus, like other implicit surface representations, ours is compatible with traditional graphics pipelines, enabling real-time rendering rates, while achieving unprecedented image quality compared to other surface methods. We assess the quality of our approach using existing datasets as well as high-quality 3D face data captured with a custom multi-camera rig.
• Abstract（参考訳）: 新たなビュー合成は困難かつ不適切な逆レンダリング問題である。 ニューラルレンダリング技術は近年,この課題に対して光リアルな画質を実現している。 しかし、最新技術(SOTA)のニューラルボリュームレンダリングアプローチは、訓練が遅く、高解像度の画像に数分の推論時間を必要とする。 本研究では,2次元画像のみを監督するシーンの暗示面と放射場を協調的に最適化するために,周期的活性化を伴う高容量なニューラルシーン表現を採用する。 我々のニューラルレンダリングパイプラインは、SOTAニューラルボリュームレンダリングを約2桁加速し、暗黙のサーフェス表現は、ビュー依存テクスチャ情報によるメッシュのエクスポートを可能にするユニークなものです。 したがって、他の暗黙的な表面表現と同様に、従来のグラフィックスパイプラインと互換性があり、他のサーフェス法と比較して前例のない画質を実現している。 既存のデータセットと、カスタムマルチカメラリグでキャプチャした高品質な3D顔データを用いて、アプローチの品質を評価する。

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