論文の概要: PermutoSDF: Fast Multi-View Reconstruction with Implicit Surfaces using Permutohedral Lattices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12562v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 15:12:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 19:17:33.745047
• Title: PermutoSDF: Fast Multi-View Reconstruction with Implicit Surfaces using Permutohedral Lattices
• Title（参考訳）: PermutoSDF: Permutohedral Lattices を用いた多面体高速再構成
• Authors: Radu Alexandru Rosu and Sven Behnke
• Abstract要約: 本稿では,新しいビューレンダリングのためのハッシュベースの暗黙的表面表現を提案する。 我々は、RGB画像のみを用いて、細孔やしわの程度で幾何学的詳細を復元できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.769016867151674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural radiance-density field methods have become increasingly popular for the task of novel-view rendering. Their recent extension to hash-based positional encoding ensures fast training and inference with visually pleasing results. However, density-based methods struggle with recovering accurate surface geometry. Hybrid methods alleviate this issue by optimizing the density based on an underlying SDF. However, current SDF methods are overly smooth and miss fine geometric details. In this work, we combine the strengths of these two lines of work in a novel hash-based implicit surface representation. We propose improvements to the two areas by replacing the voxel hash encoding with a permutohedral lattice which optimizes faster, especially for higher dimensions. We additionally propose a regularization scheme which is crucial for recovering high-frequency geometric detail. We evaluate our method on multiple datasets and show that we can recover geometric detail at the level of pores and wrinkles while using only RGB images for supervision. Furthermore, using sphere tracing we can render novel views at 30 fps on an RTX 3090. Code is publicly available at: https://radualexandru.github.io/permuto_sdf
• Abstract（参考訳）: ニューラルレイディアンス-密度場法は、新規なビューレンダリングのタスクにおいて、ますます人気が高まっている。 ハッシュベースの位置エンコーディングへの最近の拡張により、迅速なトレーニングと視覚的に喜ぶ結果による推論が保証される。 しかし密度に基づく手法は正確な表面形状の復元に苦慮している。 ハイブリッド手法は基礎となるsdfに基づいて密度を最適化することでこの問題を軽減する。 しかし、現在のSDF法は過度に滑らかであり、微妙な幾何学的詳細を見逃している。 本研究では,これらの2つの作業の強みを,ハッシュに基づく新しい暗黙的表面表現で結合する。 本稿では,voxelハッシュ符号化をより高速に最適化するpermutohedral latticeに置き換えることにより,この2領域の改良を提案する。 さらに,高周波幾何学的詳細の復元に不可欠な正規化スキームを提案する。 提案手法を複数のデータセット上で評価し,RGB画像のみを用いて細孔やしわの程度で幾何的細部を復元できることを示す。 さらに、スフィアトレースを使うことで、RTX 3090上で30fpsで新しいビューを描画できる。 コードは、https://radualexandru.github.io/permuto_sdfで公開されている。

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