論文の概要: QRF: Implicit Neural Representations with Quantum Radiance Fields
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03418v1
- Date: Mon, 7 Nov 2022 10:23:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-08 17:28:53.171329
- Title: QRF: Implicit Neural Representations with Quantum Radiance Fields
- Title（参考訳）: QRF:量子放射場を用いた入射ニューラル表現
- Authors: YuanFu Yang, Min Sun
- Abstract要約: 本稿では,暗黙的なシーン表現のための量子回路,量子アクティベーション関数,量子ボリュームレンダリングを統合したQRF(Quantum Radiance Fields)を提案する。
その結果、QRFは高速、高速収束、高並列化といった量子コンピューティング技術の利点を生かしただけでなく、ボリュームレンダリングの質も保証していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.329065698451902
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Photorealistic rendering of real-world scenes is a tremendous challenge with
a wide range of applications, including MR (Mixed Reality), and VR (Mixed
Reality). Neural networks, which have long been investigated in the context of
solving differential equations, have previously been introduced as implicit
representations for Photorealistic rendering. However, realistic rendering
using classic computing is challenging because it requires time-consuming
optical ray marching, and suffer computational bottlenecks due to the curse of
dimensionality. In this paper, we propose Quantum Radiance Fields (QRF), which
integrate the quantum circuit, quantum activation function, and quantum volume
rendering for implicit scene representation. The results indicate that QRF not
only takes advantage of the merits of quantum computing technology such as high
speed, fast convergence, and high parallelism, but also ensure high quality of
volume rendering.
- Abstract（参考訳）: mr(mixed reality)やvr(mixed reality)など、幅広いアプリケーションにおいて、現実世界のシーンのフォトリアリスティックなレンダリングは極めて難しい課題だ。
微分方程式の解法で長年研究されてきたニューラルネットワークは、これまでフォトリアリスティックなレンダリングのための暗黙表現として紹介されてきた。
しかし、古典計算を用いたリアルなレンダリングは、時間を要する光線マーチが必要であり、次元の呪いによる計算ボトルネックに悩まされるため、難しい。
本稿では,暗黙的なシーン表現のための量子回路,量子アクティベーション関数,量子ボリュームレンダリングを統合したQRF(Quantum Radiance Fields)を提案する。
その結果、QRFは高速、高速収束、高並列化といった量子コンピューティング技術の利点を生かしただけでなく、ボリュームレンダリングの質も保証していることがわかった。
関連論文リスト
- Universal Logical Quantum Photonic Neural Network Processor via Cavity-Assisted Interactions [0.0]
量子フォトニクスニューラルネットワークを用いて任意の多モード多光子状態に対する論理量子演算を準備・実行するためのアーキテクチャを提案する。
提案アーキテクチャは、誤り訂正量子計算を可能にする、短期的な量子フォトニックプロセッサの道を開くものである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T23:21:50Z) - Simulating photon counting from dynamic quantum emitters by exploiting
zero-photon measurements [0.0]
ゼロ光子計測結果に隠された情報を利用すると、時間積分光子計数シミュレーションの指数的高速化が得られることを示す。
これにより、前例のないレベルの物理的詳細を持つ大規模なフォトニクス実験のシミュレーションが可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-31T11:45:32Z) - Quantum Annealing for Single Image Super-Resolution [86.69338893753886]
単一画像超解像(SISR)問題を解くために,量子コンピューティングに基づくアルゴリズムを提案する。
提案したAQCアルゴリズムは、SISRの精度を維持しつつ、古典的なアナログよりも向上したスピードアップを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-18T11:57:15Z) - Quantum median filter for Total Variation image denoising [2.294014185517203]
本研究は、量子環境下でのトータル変分(TV)モデルのような強力な画像復号化手法の挑戦的開発を提案する。
量子デバイスの現在の能力の自然な制限にもかかわらず、実験結果は競争力のあるデノイング性能を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-02T09:13:27Z) - Quantum Image Processing [0.0]
量子情報処理は、量子重ね合わせ、絡み合い、並列性などの量子力学的特性を利用する。
量子画像処理において、量子画像表現は重要な役割を果たす。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-01T20:00:19Z) - On-chip parallel processing of quantum frequency combs for
high-dimensional hyper-entanglement generation [4.1893829542288294]
高次元符号化とハイパーエンタングルメントは、他の量子情報キャリアと光学光子を区別するユニークな特徴である。
本稿では,高次元ハイパーエンタングルメントの生成と操作に対するチップスケールのソリューションを実証する。
我々の研究は、統合フォトニクスによる量子情報の効率的かつ並列処理のための重要なステップを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-24T20:32:16Z) - Quantum-tailored machine-learning characterization of a superconducting
qubit [50.591267188664666]
我々は,量子デバイスのダイナミクスを特徴付ける手法を開発し,デバイスパラメータを学習する。
このアプローチは、数値的に生成された実験データに基づいてトレーニングされた物理に依存しないリカレントニューラルネットワークより優れている。
このデモンストレーションは、ドメイン知識を活用することで、この特徴付けタスクの正確性と効率が向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T15:58:57Z) - AutoInt: Automatic Integration for Fast Neural Volume Rendering [51.46232518888791]
暗黙的ニューラル表現ネットワークを用いて、積分に対する効率的でクローズドな解を学習するための新しいフレームワークを提案する。
我々は,高速なニューラルボリュームレンダリングを実現するために,フォトリアリスティックな要件を10倍以上に改善したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-03T05:46:10Z) - Entanglement transfer, accumulation and retrieval via quantum-walk-based
qubit-qudit dynamics [50.591267188664666]
高次元システムにおける量子相関の生成と制御は、現在の量子技術の展望において大きな課題である。
本稿では,量子ウォークに基づく移動・蓄積機構により,$d$次元システムの絡み合った状態が得られるプロトコルを提案する。
特に、情報を軌道角運動量と単一光子の偏光度にエンコードするフォトニック実装について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-14T14:33:34Z) - Experimental Quantum Generative Adversarial Networks for Image
Generation [93.06926114985761]
超伝導量子プロセッサを用いた実世界の手書き桁画像の学習と生成を実験的に行う。
我々の研究は、短期量子デバイス上での高度な量子生成モデル開発のためのガイダンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-13T06:57:17Z) - Exploring complex graphs using three-dimensional quantum walks of
correlated photons [52.77024349608834]
本稿では,3次元ネットワークに付随する励起力学の直接的実験的実現のための新しいパラダイムを提案する。
複雑で高連結なグラフ上の多粒子量子ウォークを実験的に探索するためのこの実験ベッドは、統合量子フォトニクスにおけるフェルミオン力学の適用可能性を活用するための道を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-10T09:15:44Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。