論文の概要: MVSNeRF: Fast Generalizable Radiance Field Reconstruction from Multi-View Stereo

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15595v1
• Date: Mon, 29 Mar 2021 13:15:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 14:51:05.037056
• Title: MVSNeRF: Fast Generalizable Radiance Field Reconstruction from Multi-View Stereo
• Title（参考訳）: MVSNeRF:多視点ステレオによる高速一般化可能放射場再構成
• Authors: Anpei Chen, Zexiang Xu, Fuqiang Zhao, Xiaoshuai Zhang, Fanbo Xiang, Jingyi Yu and Hao Su
• Abstract要約: MVSNeRFは、ビュー合成のための神経放射場を効率的に再構築できる新しいニューラルレンダリング手法である。 高密度にキャプチャされた画像に対して,シーン毎の最適化を考慮に入れたニューラルネットワークの先行研究とは異なり,高速ネットワーク推論により,近傍の3つの入力ビューのみからラミアンスフィールドを再構成できる汎用ディープニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.329580781898116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present MVSNeRF, a novel neural rendering approach that can efficiently reconstruct neural radiance fields for view synthesis. Unlike prior works on neural radiance fields that consider per-scene optimization on densely captured images, we propose a generic deep neural network that can reconstruct radiance fields from only three nearby input views via fast network inference. Our approach leverages plane-swept cost volumes (widely used in multi-view stereo) for geometry-aware scene reasoning, and combines this with physically based volume rendering for neural radiance field reconstruction. We train our network on real objects in the DTU dataset, and test it on three different datasets to evaluate its effectiveness and generalizability. Our approach can generalize across scenes (even indoor scenes, completely different from our training scenes of objects) and generate realistic view synthesis results using only three input images, significantly outperforming concurrent works on generalizable radiance field reconstruction. Moreover, if dense images are captured, our estimated radiance field representation can be easily fine-tuned; this leads to fast per-scene reconstruction with higher rendering quality and substantially less optimization time than NeRF.
• Abstract（参考訳）: MVSNeRFは、ビュー合成のための神経放射場を効率的に再構築できる新しいニューラルレンダリング手法である。 高密度にキャプチャされた画像に対して,シーン毎の最適化を考慮に入れたニューラルネットワークの先行研究とは異なり,高速ネットワーク推論により,近傍の3つの入力ビューのみからラミアンスフィールドを再構成できる汎用ディープニューラルネットワークを提案する。 本手法は,多視点ステレオで広く使用される平面スウェットコストボリュームを幾何認識シーン推論に活用し,それとニューラルネットワークの放射場再構成のための物理ベースボリュームレンダリングを組み合わせる。 DTUデータセットの実際のオブジェクト上でネットワークをトレーニングし、3つの異なるデータセット上でネットワークをテストし、その有効性と一般化性を評価する。 提案手法は,3つの入力画像のみを用いて,シーン間(屋内シーンであっても,対象のトレーニングシーンとはまったく異なる)を一般化し,リアルなビュー合成結果を生成する。 さらに、高密度画像が撮影されると、推定放射場表現を微調整しやすくなり、これにより、レンダリング品質が高く、NeRFよりもかなり少ない最適化時間が得られる。

関連論文リスト

• NeRF-Casting: Improved View-Dependent Appearance with Consistent Reflections [57.63028964831785]
  最近の研究は、遠方の環境照明の詳細な明細な外観を描画するNeRFの能力を改善しているが、近い内容の一貫した反射を合成することはできない。 我々はこれらの問題をレイトレーシングに基づくアプローチで解決する。 このモデルでは、それぞれのカメラ線に沿った点における視界依存放射率を求めるために高価なニューラルネットワークをクエリする代わりに、これらの点から光を流し、NeRF表現を通して特徴ベクトルを描画します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T17:59:57Z)
• Learning Neural Duplex Radiance Fields for Real-Time View Synthesis [33.54507228895688]
  本研究では,NeRFを高効率メッシュベースニューラル表現に蒸留・焼成する手法を提案する。 提案手法の有効性と優位性を,各種標準データセットの広範な実験を通じて実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-20T17:59:52Z)
• VolRecon: Volume Rendering of Signed Ray Distance Functions for Generalizable Multi-View Reconstruction [64.09702079593372]
  VolRecon は Signed Ray Distance Function (SRDF) を用いた新しい一般化可能な暗黙的再構成法である DTUデータセットでは、VolReconはスパースビュー再構築においてSparseNeuSを約30%上回り、フルビュー再構築においてMVSNetと同等の精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T18:59:54Z)
• Cascaded and Generalizable Neural Radiance Fields for Fast View Synthesis [35.035125537722514]
  ビュー合成のためのカスケードおよび一般化可能なニューラル放射場法であるCG-NeRFを提案する。 DTUデータセットの複数の3DシーンでCG-NeRFをトレーニングする。 CG-NeRFは、様々な合成および実データに対して、最先端の一般化可能なニューラルネットワークレンダリング手法より優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-09T12:23:48Z)
• Extracting Triangular 3D Models, Materials, and Lighting From Images [59.33666140713829]
  多視点画像観測による材料と照明の協調最適化手法を提案する。 従来のグラフィックスエンジンにデプロイ可能な,空間的に変化する材料と環境を備えたメッシュを活用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-24T13:58:20Z)
• Light Field Networks: Neural Scene Representations with Single-Evaluation Rendering [60.02806355570514]
  2次元観察から3Dシーンの表現を推定することは、コンピュータグラフィックス、コンピュータビジョン、人工知能の基本的な問題である。 そこで我々は,360度4次元光場における基礎となる3次元シーンの形状と外観の両面を表現した新しいニューラルシーン表現,光場ネットワーク(LFN)を提案する。 LFNからレイをレンダリングするには*single*ネットワークの評価しか必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-04T17:54:49Z)
• pixelNeRF: Neural Radiance Fields from One or Few Images [20.607712035278315]
  pixelNeRFは、1つまたは少数の入力画像に条件付された連続的なニューラルシーン表現を予測する学習フレームワークである。 本研究では,単一画像の新規ビュー合成タスクのためのShapeNetベンチマーク実験を行った。 いずれの場合も、ピクセルNeRFは、新しいビュー合成とシングルイメージ3D再構成のための最先端のベースラインよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-03T18:59:54Z)
• Neural Reflectance Fields for Appearance Acquisition [61.542001266380375]
  シーン内の任意の3次元点における体積密度, 正規および反射特性をエンコードする新しい深部シーン表現であるニューラルリフレクタンス場を提案する。 我々はこの表現を、任意の視点と光の下でニューラルリフレクタンスフィールドから画像を描画できる物理的にベースとした微分可能光線マーチングフレームワークと組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-09T22:04:36Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。