論文の概要: NeReF: Neural Refractive Field for Fluid Surface Reconstruction and
Implicit Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04130v1
- Date: Tue, 8 Mar 2022 14:56:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-09 18:00:30.336492
- Title: NeReF: Neural Refractive Field for Fluid Surface Reconstruction and
Implicit Representation
- Title(参考訳): NeReF: 流体表面再構成と暗示表現のためのニューラル屈折場
- Authors: Ziyu Wang, Wei Yang, Junming Cao, Lan Xu, Junqing Yu, Jingyi Yu
- Abstract要約: 本研究では, 流体表面の位置と正常度を同時に推定することにより, 透明流体の波面を復元する新しいニューラル屈折場(NeReF)を提案する。
我々は、NeReFを大域的な最適化手法として、従来の対応マッチング法よりも屈折歪みに頑健に対処できることを示した。
我々は、合成データと実データの両方にアプローチを検証し、特にスパースマルチビュー獲得に適していることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 43.76192255181977
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Existing neural reconstruction schemes such as Neural Radiance Field (NeRF)
are largely focused on modeling opaque objects. We present a novel neural
refractive field(NeReF) to recover wavefront of transparent fluids by
simultaneously estimating the surface position and normal of the fluid front.
Unlike prior arts that treat the reconstruction target as a single layer of the
surface, NeReF is specifically formulated to recover a volumetric normal field
with its corresponding density field. A query ray will be refracted by NeReF
according to its accumulated refractive point and normal, and we employ the
correspondences and uniqueness of refracted ray for NeReF optimization. We show
NeReF, as a global optimization scheme, can more robustly tackle refraction
distortions detrimental to traditional methods for correspondence matching.
Furthermore, the continuous NeReF representation of wavefront enables view
synthesis as well as normal integration. We validate our approach on both
synthetic and real data and show it is particularly suitable for sparse
multi-view acquisition. We hence build a small light field array and experiment
on various surface shapes to demonstrate high fidelity NeReF reconstruction.
- Abstract(参考訳): ニューラルレージアンスフィールド(NeRF)のような既存のニューラル再構成スキームは主に不透明物体のモデリングに焦点を当てている。
本研究では, 流体表面の位置と正常度を同時に推定することにより, 透明流体の波面を復元する新しいニューラル屈折場(NeReF)を提案する。
再構成対象を表面の単一層として扱う先行技術とは異なり、NeReFは対応する密度場を持つ体積正規場を復元するために特別に定式化されている。
クエリレイはその蓄積された屈折点と正規値に応じてnerefによって屈折され、neref最適化のためにrefracted rayの対応と一意性を利用する。
我々は,NeReFを大域的最適化手法として,従来の対応マッチング法と相反する屈折歪みに頑健に対処できることを示した。
さらに、波面の連続NeReF表現は、ビュー合成と通常の積分を可能にする。
我々は、合成データと実データの両方にアプローチを検証し、特にスパースマルチビュー獲得に適していることを示す。
そこで我々は, 小型光電場アレイを構築し, 各種表面形状を用いて高忠実度NeReF再構成実験を行った。
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