論文の概要: Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05263v1
• Date: Thu, 10 Feb 2022 18:59:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-11 17:05:10.112176
• Title: Block-NeRF: Scalable Large Scene Neural View Synthesis
• Title（参考訳）: Block-NeRF:スケーラブル大シーンニューラルビュー合成
• Authors: Matthew Tancik, Vincent Casser, Xinchen Yan, Sabeek Pradhan, Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Jonathan T. Barron, Henrik Kretzschmar
• Abstract要約: 大規模環境を表現可能なニューラルレージアンスフィールドの変種であるBlock-NeRFを提案する。 我々は、280万の画像からBlock-NeRFのグリッドを構築し、これまでで最大のニューラルシーン表現を作成します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.08297335205216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Block-NeRF, a variant of Neural Radiance Fields that can represent large-scale environments. Specifically, we demonstrate that when scaling NeRF to render city-scale scenes spanning multiple blocks, it is vital to decompose the scene into individually trained NeRFs. This decomposition decouples rendering time from scene size, enables rendering to scale to arbitrarily large environments, and allows per-block updates of the environment. We adopt several architectural changes to make NeRF robust to data captured over months under different environmental conditions. We add appearance embeddings, learned pose refinement, and controllable exposure to each individual NeRF, and introduce a procedure for aligning appearance between adjacent NeRFs so that they can be seamlessly combined. We build a grid of Block-NeRFs from 2.8 million images to create the largest neural scene representation to date, capable of rendering an entire neighborhood of San Francisco.
• Abstract（参考訳）: 大規模環境を表現可能なニューラルレージアンスフィールドの変種であるBlock-NeRFを提案する。 具体的には、複数のブロックにまたがる都市規模のシーンをレンダリングするためにNeRFをスケールする場合、シーンを個別に訓練されたNeRFに分解することが不可欠であることを示す。 この分解はレンダリング時間をシーンサイズから切り離し、レンダリングを任意の規模の環境に拡大し、ブロックごとの環境更新を可能にする。 我々は、異なる環境条件下で数ヶ月にわたって取得したデータに対して、NeRFを堅牢にするために、いくつかのアーキテクチャ変更を採用する。 我々は,個々のNeRFに対して外観埋め込み,ポーズ改善,制御可能な露出を追加し,隣接するNeRF間の外観整合をシームレスに組み合わせるための手順を導入する。 我々は、280万の画像からBlock-NeRFのグリッドを構築し、これまでで最大のニューラルシーン表現を作成し、サンフランシスコの近所全体をレンダリングします。

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