論文の概要: Boosting Point Clouds Rendering via Radiance Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15107v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 01:25:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 14:22:46.705439
• Title: Boosting Point Clouds Rendering via Radiance Mapping
• Title（参考訳）: radiance mappingによるポイントクラウドレンダリングの高速化
• Authors: Xiaoyang Huang, Yi Zhang, Bingbing Ni, Teng Li, Kai Chen, Wenjun Zhang
• Abstract要約: コンパクトなモデル設計でポイントクラウドレンダリングの画質向上に重点を置いている。 我々はNeRF表現を1ピクセルあたりの単一評価しか必要としない空間マッピング関数に単純化する。 提案手法は点雲上での最先端のレンダリングを実現し,先行研究を顕著なマージンで上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.24193509772339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years we have witnessed rapid development in NeRF-based image rendering due to its high quality. However, point clouds rendering is somehow less explored. Compared to NeRF-based rendering which suffers from dense spatial sampling, point clouds rendering is naturally less computation intensive, which enables its deployment in mobile computing device. In this work, we focus on boosting the image quality of point clouds rendering with a compact model design. We first analyze the adaption of the volume rendering formulation on point clouds. Based on the analysis, we simplify the NeRF representation to a spatial mapping function which only requires single evaluation per pixel. Further, motivated by ray marching, we rectify the the noisy raw point clouds to the estimated intersection between rays and surfaces as queried coordinates, which could avoid spatial frequency collapse and neighbor point disturbance. Composed of rasterization, spatial mapping and the refinement stages, our method achieves the state-of-the-art performance on point clouds rendering, outperforming prior works by notable margins, with a smaller model size. We obtain a PSNR of 31.74 on NeRF-Synthetic, 25.88 on ScanNet and 30.81 on DTU. Code and data would be released soon.
• Abstract（参考訳）: 近年,高品質なNeRF画像のレンダリング技術が急速に進歩していることが注目されている。 しかし、ポイント・クラウドのレンダリングは、どうにか探索が進んでいない。 密集した空間サンプリングに苦しむNeRFベースのレンダリングと比較して、ポイントクラウドレンダリングは計算集約性が低いため、モバイルコンピューティングデバイスへの展開が可能である。 本研究では,コンパクトモデル設計によるポイントクラウドレンダリングの画質向上に重点を置いている。 まず、点雲上のボリュームレンダリングの定式化の適応性を分析する。 解析に基づき,1ピクセルあたりの単一評価しか必要としない空間マッピング関数へのNeRF表現を単純化する。 さらに, レイマーキングの動機として, ノイズの多い原点雲を, 周波数崩壊や近傍の点乱を避けるために, クリード座標として線と表面の交点の推定値に修正する。 本手法はラスタライジング,空間マッピング,精細化の段階から成り,ポイントクラウドレンダリングにおける最先端のパフォーマンスを実現し,モデルサイズを小さくして,先行作品よりも優れた性能を得る。 我々は、NeRF合成で31.74、ScanNetで25.88、DTUで30.81のPSNRを得る。 コードとデータは間もなくリリースされる。

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