論文の概要: NerfAcc: A General NeRF Acceleration Toolbox
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.04847v1
- Date: Mon, 10 Oct 2022 17:03:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-11 19:15:05.366749
- Title: NerfAcc: A General NeRF Acceleration Toolbox
- Title(参考訳): NerfAcc: 一般的なNeRF加速ツールボックス
- Authors: Ruilong Li, Matthew Tancik and Angjoo Kanazawa
- Abstract要約: NerfAccは、放射場を効率的にレンダリングするためのツールボックスである。
ユーザフレンドリーなPython APIが付属しており、ほとんどのNeRFのプラグイン・アンド・プレイアクセラレーションの準備が整っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 28.79741043066711
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose NerfAcc, a toolbox for efficient volumetric rendering of radiance
fields. We build on the techniques proposed in Instant-NGP, and extend these
techniques to not only support bounded static scenes, but also for dynamic
scenes and unbounded scenes. NerfAcc comes with a user-friendly Python API, and
is ready for plug-and-play acceleration of most NeRFs. Various examples are
provided to show how to use this toolbox. Code can be found here:
https://github.com/KAIR-BAIR/nerfacc.
- Abstract(参考訳): 放射場の効率的なボリュームレンダリングのためのツールボックスであるNerfAccを提案する。
我々は、Instant-NGPで提案された技術に基づいて、これらの技術を拡張して、境界付静的シーンだけでなく、動的シーンや非境界付シーンもサポートする。
NerfAccにはユーザフレンドリーなPython APIが付属しており、ほとんどのNeRFのプラグアンドプレイアクセラレーションの準備が整っている。
このツールボックスの使い方を示す様々な例が提供されている。
コードは、https://github.com/KAIR-BAIR/nerfacc.com/で参照できる。
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