論文の概要: AdaNeRF: Adaptive Sampling for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.10312v1
• Date: Thu, 21 Jul 2022 05:59:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-22 13:38:40.869315
• Title: AdaNeRF: Adaptive Sampling for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: adanerf: 神経放射野のリアルタイムレンダリングのための適応サンプリング
• Authors: Andreas Kurz, Thomas Neff, Zhaoyang Lv, Michael Zollh\"ofer, Markus Steinberger
• Abstract要約: 新たなビュー合成は、スパース観測から直接神経放射場を学習することで、近年革新されている。 この新たなパラダイムによる画像のレンダリングは、ボリュームレンダリング方程式の正確な4分の1は、各光線に対して大量のサンプルを必要とするため、遅い。 本稿では,必要なサンプル点数を最大限に削減する方法を学習し,方向性を示す新しいデュアルネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.214695794896127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Novel view synthesis has recently been revolutionized by learning neural radiance fields directly from sparse observations. However, rendering images with this new paradigm is slow due to the fact that an accurate quadrature of the volume rendering equation requires a large number of samples for each ray. Previous work has mainly focused on speeding up the network evaluations that are associated with each sample point, e.g., via caching of radiance values into explicit spatial data structures, but this comes at the expense of model compactness. In this paper, we propose a novel dual-network architecture that takes an orthogonal direction by learning how to best reduce the number of required sample points. To this end, we split our network into a sampling and shading network that are jointly trained. Our training scheme employs fixed sample positions along each ray, and incrementally introduces sparsity throughout training to achieve high quality even at low sample counts. After fine-tuning with the target number of samples, the resulting compact neural representation can be rendered in real-time. Our experiments demonstrate that our approach outperforms concurrent compact neural representations in terms of quality and frame rate and performs on par with highly efficient hybrid representations. Code and supplementary material is available at https://thomasneff.github.io/adanerf.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ビュー合成は最近、スパース観測から直接神経放射場を学習することで革新されている。 しかし、ボリュームレンダリング方程式の正確な二次性が各光線に対して大量のサンプルを必要とするため、この新しいパラダイムによる画像のレンダリングは遅くなる。 従来の研究は主に、例えば、空間的データ構造にラディアンス値をキャッシュすることで、サンプル点ごとに関連付けられたネットワーク評価の高速化に重点を置いてきたが、これはモデルコンパクト性を犠牲にしている。 本稿では,必要なサンプル点数を最適に削減する方法を学習することにより,直交方向を指向する新しいデュアルネットワークアーキテクチャを提案する。 この目的のために、我々はネットワークをサンプリングおよびシェーディングネットワークに分割し、共同でトレーニングを行った。 実験では,各光線に固定的なサンプル位置を配置し,低サンプル数でも高い品質を達成するためにトレーニングを通してスパーシティを漸増的に導入する。 対象サンプル数を微調整した後、結果として得られるコンパクトなニューラルネットワーク表現をリアルタイムにレンダリングすることができる。 実験により,本手法は,高効率なハイブリッド表現に匹敵する品質とフレームレートで,並列的なコンパクトなニューラル表現よりも優れることを示した。 コードと補足資料はhttps://thomasneff.github.io/adanerf.comで入手できる。

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