論文の概要: Pix2NeRF: Unsupervised Conditional $\pi$-GAN for Single Image to Neural Radiance Fields Translation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13162v1
• Date: Sat, 26 Feb 2022 15:28:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-03 09:39:24.151976
• Title: Pix2NeRF: Unsupervised Conditional $\pi$-GAN for Single Image to Neural Radiance Fields Translation
• Title（参考訳）: Pix2NeRF: 単一画像からニューラルネットワークへの翻訳のための教師なし条件付き$\pi$-GAN
• Authors: Shengqu Cai and Anton Obukhov and Dengxin Dai and Luc Van Gool
• Abstract要約: 本研究では,物体のニューラルレージアンス場(NeRF)を生成するパイプラインを提案する。 本手法は,無条件3D画像合成のための生成モデルである$pi$-GANに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.77693306391059
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a pipeline to generate Neural Radiance Fields~(NeRF) of an object or a scene of a specific class, conditioned on a single input image. This is a challenging task, as training NeRF requires multiple views of the same scene, coupled with corresponding poses, which are hard to obtain. Our method is based on $\pi$-GAN, a generative model for unconditional 3D-aware image synthesis, which maps random latent codes to radiance fields of a class of objects. We jointly optimize (1) the $\pi$-GAN objective to utilize its high-fidelity 3D-aware generation and (2) a carefully designed reconstruction objective. The latter includes an encoder coupled with $\pi$-GAN generator to form an auto-encoder. Unlike previous few-shot NeRF approaches, our pipeline is unsupervised, capable of being trained with independent images without 3D, multi-view, or pose supervision. Applications of our pipeline include 3d avatar generation, object-centric novel view synthesis with a single input image, and 3d-aware super-resolution, to name a few.
• Abstract（参考訳）: 1つの入力画像で条件付けされたオブジェクトまたは特定のクラスのシーンのニューラルラミアンスフィールド~(nerf)を生成するパイプラインを提案する。 NeRFのトレーニングでは、同じシーンの複数のビューと、それに対応するポーズの取得が難しいため、これは難しい作業です。 提案手法は,無条件の3D画像合成のための生成モデルである$\pi$-GANをベースとした。 我々は,(1)高忠実度3D認識生成の活用を目的とした$\pi$-GAN目標と(2)慎重に設計された再構築目標を共同で最適化する。 後者は$\pi$-ganジェネレータと結合してオートエンコーダを形成するエンコーダを含んでいる。 これまでの数発のNeRFアプローチとは異なり、パイプラインは教師なしで、3D、マルチビュー、またはポーズの監督なしに独立したイメージでトレーニングできる。 パイプラインの応用例としては、3dアバター生成、単一入力画像によるオブジェクト中心の新規ビュー合成、3d対応超解像などがある。

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