論文の概要: Point-Based Neural Rendering with Per-View Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.02369v2
• Date: Wed, 8 Sep 2021 08:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-09 11:47:02.439062
• Title: Point-Based Neural Rendering with Per-View Optimization
• Title（参考訳）: ビュー毎の最適化によるポイントベースニューラルレンダリング
• Authors: Georgios Kopanas, Julien Philip, Thomas Leimk\"uhler, George Drettakis
• Abstract要約: 入力ビューの空間におけるシーン特性のさらなる最適化を実現するため,MVSを用いた一般的な手法を提案する。 このアプローチの重要な要素は、新しい差別化可能なポイントベースパイプラインです。 私たちはこれらの要素をニューラルネットワークで組み合わせることで、テストしたほぼすべてのシーンにおいて、品質とスピードの両方で従来の方法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.306819482496464
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There has recently been great interest in neural rendering methods. Some approaches use 3D geometry reconstructed with Multi-View Stereo (MVS) but cannot recover from the errors of this process, while others directly learn a volumetric neural representation, but suffer from expensive training and inference. We introduce a general approach that is initialized with MVS, but allows further optimization of scene properties in the space of input views, including depth and reprojected features, resulting in improved novel-view synthesis. A key element of our approach is our new differentiable point-based pipeline, based on bi-directional Elliptical Weighted Average splatting, a probabilistic depth test and effective camera selection. We use these elements together in our neural renderer, that outperforms all previous methods both in quality and speed in almost all scenes we tested. Our pipeline can be applied to multi-view harmonization and stylization in addition to novel-view synthesis.
• Abstract（参考訳）: 最近、ニューラルレンダリング手法に大きな関心が寄せられている。 いくつかのアプローチでは、Multi-View Stereo (MVS) で再構成された3次元幾何学を用いているが、このプロセスの誤りから回復することはできない。 我々はmvsで初期化される一般的なアプローチを導入するが、奥行きや再計画された機能を含む入力ビューの空間におけるシーンプロパティのさらなる最適化が可能となり、その結果、ノベルビュー合成が改善された。 我々のアプローチの重要な要素は、双方向楕円重み付き平均スプラッティング、確率的深さテスト、効果的なカメラ選択に基づく、新しい微分可能な点ベースパイプラインである。 私たちはこれらの要素をneural rendererで一緒に使用し、テストしたほぼすべてのシーンで、以前のすべてのメソッドを品質と速度の両方で上回っています。 当社のパイプラインは,新規なビュー合成に加えて,マルチビューの調和とスタイライゼーションにも適用できる。

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