論文の概要: KiloNeuS: Implicit Neural Representations with Real-Time Global Illumination

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10885v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 07:33:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 14:44:50.438156
• Title: KiloNeuS: Implicit Neural Representations with Real-Time Global Illumination
• Title（参考訳）: KiloNeuS: リアルタイムグローバルイルミネーションによるニューラル表現
• Authors: Stefano Esposito, Daniele Baieri, Stefan Zellmann, Andr\'e Hinkenjann, Emanuele Rodol\`a
• Abstract要約: 我々は、インタラクティブなフレームレートでパストレーシングシーンで描画できる新しいニューラルオブジェクト表現であるKiloNeuSを紹介する。 KiloNeuSは、共有シーンにおけるニューラルネットワークと古典的プリミティブ間の現実的な光相互作用のシミュレーションを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5749416770494706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The latest trends in inverse rendering techniques for reconstruction use neural networks to learn 3D representations as neural fields. NeRF-based techniques fit multi-layer perceptrons (MLPs) to a set of training images to estimate a radiance field which can then be rendered from any virtual camera by means of volume rendering algorithms. Major drawbacks of these representations are the lack of well-defined surfaces and non-interactive rendering times, as wide and deep MLPs must be queried millions of times per single frame. These limitations have recently been singularly overcome, but managing to accomplish this simultaneously opens up new use cases. We present KiloNeuS, a new neural object representation that can be rendered in path-traced scenes at interactive frame rates. KiloNeuS enables the simulation of realistic light interactions between neural and classic primitives in shared scenes, and it demonstrably performs in real-time with plenty of room for future optimizations and extensions.
• Abstract（参考訳）: 再構成のための逆レンダリング技術の最新トレンドは、ニューラルネットワークを使って3D表現をニューラルネットワークとして学習する。 NeRFベースの技術は、マルチ層パーセプトロン(MLP)をトレーニング画像の集合に適合させ、ボリュームレンダリングアルゴリズムを用いて任意の仮想カメラからレンダリング可能な放射場を推定する。 これらの表現の大きな欠点は、明確に定義された曲面の欠如と非インタラクティブなレンダリング時間である。 これらの制限は最近、例外的に克服されたが、これを同時に達成するために管理することで、新しいユースケースが開かれる。 我々は、インタラクティブなフレームレートでパストレーシングシーンで描画できる新しいニューラルオブジェクト表現であるKiloNeuSを紹介する。 kiloneusは、共有シーンにおけるニューラルネットワークと古典的なプリミティブ間の現実的な光相互作用のシミュレーションを可能にする。

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