論文の概要: Sampling Neural Radiance Fields for Refractive Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14799v1
• Date: Sun, 27 Nov 2022 11:43:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 17:09:00.896738
• Title: Sampling Neural Radiance Fields for Refractive Objects
• Title（参考訳）: 屈折体に対するサンプリング型ニューラルラジアンス場
• Authors: Jen-I Pan, Jheng-Wei Su, Kai-Wen Hsiao, Ting-Yu Yen, Hung-Kuo Chu
• Abstract要約: この研究では、シーンは片方向の屈折率を持つ異質の体積であり、異なる屈折率を交差させると経路が湾曲する。 屈折物体の新規なビュー合成を目的として, 屈折物体シルエットを用いた多視点画像から, 境界体積および境界領域の放射界を最適化することを目的とした。 屈折率を考慮し,NeRFにおける層状および階層的サンプリング手法を拡張し,アイコン方程式で追跡された曲線に沿って試料を描画できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.539183778516795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, differentiable volume rendering in neural radiance fields (NeRF) has gained a lot of popularity, and its variants have attained many impressive results. However, existing methods usually assume the scene is a homogeneous volume so that a ray is cast along the straight path. In this work, the scene is instead a heterogeneous volume with a piecewise-constant refractive index, where the path will be curved if it intersects the different refractive indices. For novel view synthesis of refractive objects, our NeRF-based framework aims to optimize the radiance fields of bounded volume and boundary from multi-view posed images with refractive object silhouettes. To tackle this challenging problem, the refractive index of a scene is reconstructed from silhouettes. Given the refractive index, we extend the stratified and hierarchical sampling techniques in NeRF to allow drawing samples along a curved path tracked by the Eikonal equation. The results indicate that our framework outperforms the state-of-the-art method both quantitatively and qualitatively, demonstrating better performance on the perceptual similarity metric and an apparent improvement in the rendering quality on several synthetic and real scenes.
• Abstract（参考訳）: 近年、ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)における可変ボリュームレンダリングが広く普及し、その変種は多くの印象的な結果を得た。 しかし、既存の方法では、このシーンは直線に沿って光線を流すように均質な体積であると仮定することが多い。 この作品では、シーンは、異なる屈折率を交わすと経路が湾曲する、区分的に連続した屈折率を持つ不均質なボリュームである。 屈折物体の新規なビュー合成を目的として, 屈折物体シルエットを用いた多視点画像から, 境界体積および境界領域の放射界を最適化することを目的とした。 この課題に対処するため、シーンの屈折率をシルエットから再構成する。 屈折率を考慮し,NeRFにおける層状および階層的サンプリング手法を拡張し,アイコン方程式で追跡された曲線に沿って試料を描画できるようにする。 その結果,本手法は定量的,質的にも最先端の手法を上回っており,知覚的類似度指標による性能向上や,合成的,実場面でのレンダリング品質の向上が期待できることがわかった。

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