論文の概要: Fast Non-Rigid Radiance Fields from Monocularized Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01368v1
- Date: Fri, 2 Dec 2022 18:51:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-05 16:31:51.572933
- Title: Fast Non-Rigid Radiance Fields from Monocularized Data
- Title（参考訳）: 単極データからの高速非剛性放射場
- Authors: Moritz Kappel, Vladislav Golyanik, Susana Castillo, Christian
Theobalt, Marcus Magnor
- Abstract要約: 本稿では,非剛性なシーンの360度新鮮ビュー合成のための新しい手法を提案する。
提案手法のコアとなるのは, 空間情報と時間情報の処理を分離した効率的な変形モジュールである。
我々は,全半球からランダムにサンプリングされた時間フレーム当たりの単一分子ビューからの効率的な再構成を可能にする,確立された合成D-NeRFベンチマークに対する提案手法の評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.88324861133162
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D reconstruction and novel view synthesis of dynamic scenes from collections
of single views recently gained increased attention. Existing work shows
impressive results for synthetic setups and forward-facing real-world data, but
is severely limited in the training speed and angular range for generating
novel views. This paper addresses these limitations and proposes a new method
for full 360{\deg} novel view synthesis of non-rigidly deforming scenes. At the
core of our method are: 1) An efficient deformation module that decouples the
processing of spatial and temporal information for acceleration at training and
inference time; and 2) A static module representing the canonical scene as a
fast hash-encoded neural radiance field. We evaluate the proposed approach on
the established synthetic D-NeRF benchmark, that enables efficient
reconstruction from a single monocular view per time-frame randomly sampled
from a full hemisphere. We refer to this form of inputs as monocularized data.
To prove its practicality for real-world scenarios, we recorded twelve
challenging sequences with human actors by sampling single frames from a
synchronized multi-view rig. In both cases, our method is trained significantly
faster than previous methods (minutes instead of days) while achieving higher
visual accuracy for generated novel views. Our source code and data is
available at our project page
https://graphics.tu-bs.de/publications/kappel2022fast.
- Abstract（参考訳）: シングルビューコレクションからの動的シーンの3次元再構成と新しいビュー合成が注目されている。
既存の研究は、合成セットアップと前方向きの現実世界データに対して印象的な結果を示しているが、新しいビューを生成するためのトレーニング速度と角度範囲は著しく制限されている。
本稿では,これらの制約に対処し,不規則に変形するシーンのフル360{\deg}新しいビュー合成法を提案する。
私たちのメソッドのコアは次のとおりです。
1 訓練時及び推論時における加速のための空間的・時間的情報の処理を分離する効率的な変形モジュール
2) 高速ハッシュ符号化ニューラルラディアンス場としての正準シーンを表す静的モジュール。
我々は,全半球からランダムにサンプリングされた時間フレーム当たりの単一分子ビューからの効率的な再構成を可能にする,確立された合成D-NeRFベンチマークに対する提案手法の評価を行った。
この入力形式を単精度データと呼ぶ。
実世界のシナリオの実用性を証明するため,同期マルチビューリグから単一フレームをサンプリングして,人間俳優と12のチャレンジシーケンスを記録した。
いずれの場合も,従来手法(日数ではなく分単位)よりもかなり高速に学習でき,新規ビュー生成に対して高い視精度が得られた。
私たちのソースコードとデータは、プロジェクトページhttps://graphics.tu-bs.de/publications/kappel2022fastで閲覧できます。
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