論文の概要: PANeRF: Pseudo-view Augmentation for Improved Neural Radiance Fields Based on Few-shot Inputs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.12758v1
• Date: Wed, 23 Nov 2022 08:01:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 15:13:35.126516
• Title: PANeRF: Pseudo-view Augmentation for Improved Neural Radiance Fields Based on Few-shot Inputs
• Title（参考訳）: panerf: 短時間入力に基づくニューラルラミアンスフィールドの改善のための擬似ビュー拡張
• Authors: Young Chun Ahn, Seokhwan Jang, Sungheon Park, Ji-Yeon Kim, Nahyup Kang
• Abstract要約: 神経放射場(NeRF)は複雑なシーンの新しいビューに有望な応用がある。 NeRFは、高品質な画像を生成するために、数百の数字の高密度な入力ビューを必要とする。 少ショット入力の幾何を考慮した十分な量のデータ拡張方式であるNeRFの擬似ビュー拡張を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.818285175392197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The method of neural radiance fields (NeRF) has been developed in recent years, and this technology has promising applications for synthesizing novel views of complex scenes. However, NeRF requires dense input views, typically numbering in the hundreds, for generating high-quality images. With a decrease in the number of input views, the rendering quality of NeRF for unseen viewpoints tends to degenerate drastically. To overcome this challenge, we propose pseudo-view augmentation of NeRF, a scheme that expands a sufficient amount of data by considering the geometry of few-shot inputs. We first initialized the NeRF network by leveraging the expanded pseudo-views, which efficiently minimizes uncertainty when rendering unseen views. Subsequently, we fine-tuned the network by utilizing sparse-view inputs containing precise geometry and color information. Through experiments under various settings, we verified that our model faithfully synthesizes novel-view images of superior quality and outperforms existing methods for multi-view datasets.
• Abstract（参考訳）: 近年,ニューラルラジアンス場(NeRF)の手法が開発され,複雑なシーンの新たなビューの合成への応用が期待されている。 しかし、nerfは高品質な画像を生成するために、通常数百の入力ビューを必要とする。 入力ビュー数が減少するにつれて、見えない視点に対するNeRFのレンダリング品質は劇的に低下する傾向にある。 この課題を克服するために,数発の入力の幾何学を考慮した十分な量のデータ拡張方式であるNeRFの擬似ビュー拡張を提案する。 まず、拡張された擬似ビューを利用してNeRFネットワークを初期化した。 その後,正確な形状と色情報を含むスパースビュー入力を用いてネットワークの微調整を行った。 様々な環境下で実験を行い,本モデルが優れた品質の新規ビューイメージを忠実に合成し,既存のマルチビューデータセットの手法を上回ることを検証した。

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