論文の概要: Quantum Radiance Fields: A Quantum-Powered Photorealistic Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.03418v4
- Date: Tue, 7 Nov 2023 12:46:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-08 20:11:01.620613
- Title: Quantum Radiance Fields: A Quantum-Powered Photorealistic Rendering
- Title（参考訳）: 量子放射場:量子を動力とするフォトリアリスティックレンダリング
- Authors: YuanFu Yang, Min Sun
- Abstract要約: 本稿では,量子回路,量子アクティベーション関数,暗黙的に表現する量子ボリュームレンダリングを組み込んだQRF(Quantum Radiance Fields)を紹介する。
以上の結果から,QRFは広範囲な数値積分に伴う計算課題に効果的に直面することが明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.854617796208778
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Achieving photorealistic rendering of real-world scenes poses a significant
challenge with diverse applications, including mixed reality and virtual
reality. Neural networks, extensively explored in solving differential
equations, have previously been introduced as implicit representations for
photorealistic rendering. However, achieving realism through traditional
computing methods is arduous due to the time-consuming optical ray tracing, as
it necessitates extensive numerical integration of color, transparency, and
opacity values for each sampling point during the rendering process. In this
paper, we introduce Quantum Radiance Fields (QRF), which incorporate quantum
circuits, quantum activation functions, and quantum volume rendering to
represent scenes implicitly. Our results demonstrate that QRF effectively
confronts the computational challenges associated with extensive numerical
integration by harnessing the parallelism capabilities of quantum computing.
Furthermore, current neural networks struggle with capturing fine signal
details and accurately modeling high-frequency information and higher-order
derivatives. Quantum computing's higher order of nonlinearity provides a
distinct advantage in this context. Consequently, QRF leverages two key
strengths of quantum computing: highly non-linear processing and extensive
parallelism, making it a potent tool for achieving photorealistic rendering of
real-world scenes.
- Abstract（参考訳）: 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を実現することは、複合現実や仮想現実など、さまざまなアプリケーションにおいて大きな課題となる。
微分方程式の解法で広く研究されたニューラルネットワークは、以前はフォトリアリスティックレンダリングの暗黙表現として紹介されていた。
しかし、従来の計算手法によるリアリズムの実現は、レンダリング中の各サンプリングポイントのカラー、透過性、不透明性の広範な数値積分を必要とするため、時間を要する光線トレーシングのために困難である。
本稿では,量子回路,量子アクティベーション関数,および暗黙的にシーンを表現する量子ボリュームレンダリングを組み込んだQRF(Quantum Radiance Fields)を提案する。
この結果から,QRFは量子コンピューティングの並列処理能力を活用することで,広範な数値積分に関する計算課題に効果的に直面することを示した。
さらに、現在のニューラルネットワークは、細かい信号の詳細を捉え、高周波情報や高次微分を正確にモデル化するのに苦労している。
量子コンピューティングの高次非線形性は、この文脈において明確な利点をもたらす。
その結果、QRFは高非線形処理と広範な並列処理の2つの重要な強みを生かし、現実世界のシーンのフォトリアリスティックレンダリングを実現する強力なツールとなっている。
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