論文の概要: DARF: Depth-Aware Generalizable Neural Radiance Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02280v3
• Date: Sat, 15 Feb 2025 12:05:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 20:34:44.019122
• Title: DARF: Depth-Aware Generalizable Neural Radiance Field
• Title（参考訳）: DARF:Depth-Aware Generalizable Neural Radiance Field
• Authors: Yue Shi, Dingyi Rong, Chang Chen, Chaofan Ma, Bingbing Ni, Wenjun Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,Depth-Aware Dynamic Smpling(DADS)戦略を用いたDARF(Depth-Aware Generalizable Neural Radiance Field)を提案する。 筆者らのフレームワークは,数枚の入力画像で,画素レベルと幾何学レベルの両方の見えないシーンを推測する。 DARFは、最先端の一般化可能なNeRF法と比較して、レンダリング品質と深さ推定を改善しつつ、サンプルを50%削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.29437249009986
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) has revolutionized novel-view rendering tasks and achieved impressive results. However, the inefficient sampling and per-scene optimization hinder its wide applications. Though some generalizable NeRFs have been proposed, the rendering quality is unsatisfactory due to the lack of geometry and scene uniqueness. To address these issues, we propose the Depth-Aware Generalizable Neural Radiance Field (DARF) with a Depth-Aware Dynamic Sampling (DADS) strategy to perform efficient novel view rendering and unsupervised depth estimation on unseen scenes without per-scene optimization. Distinct from most existing generalizable NeRFs, our framework infers the unseen scenes on both pixel level and geometry level with only a few input images. By introducing a pre-trained depth estimation module to derive the depth prior, narrowing down the ray sampling interval to the proximity space of the estimated surface, and sampling in expectation maximum position, we preserve scene characteristics while learning common attributes for novel-view synthesis. Moreover, we introduce a Multi-level Semantic Consistency loss (MSC) to assist with more informative representation learning. Extensive experiments on indoor and outdoor datasets show that compared with state-of-the-art generalizable NeRF methods, DARF reduces samples by 50%, while improving rendering quality and depth estimation. Our code is available on https://github.com/shiyue001/GARF.git.
• Abstract（参考訳）: Neural Radiance Field (NeRF)は、新しいビューレンダリングタスクに革命をもたらし、印象的な結果を得た。 しかし、非効率なサンプリングとシーンごとの最適化は広い応用を妨げる。 一般化可能なNeRFはいくつか提案されているが、幾何やシーンのユニークさが欠如しているため、レンダリング品質は不満足である。 これらの問題に対処するため,Depth-Aware Generalizable Neural Radiance Field (DARF) をDepth-Aware Dynamic Smpling (DADS) 戦略で提案する。 既存のほとんどの一般化可能なNeRFとは違い、我々のフレームワークは数枚の入力画像でピクセルレベルと幾何学レベルの両方で見えないシーンを推測する。 事前学習した深度推定モジュールを導入し、推定表面の近接空間にレイサンプリング間隔を狭め、予測最大位置をサンプリングすることにより、新規ビュー合成のための共通属性を学習しながらシーン特性を保存できる。 さらに,より情報的な表現学習を支援するために,マルチレベルセマンティック一貫性損失(MSC)を導入する。 室内および屋外のデータセットに対する大規模な実験は、最先端の一般化可能なNeRF法と比較して、DARFは、レンダリング品質と深度推定を改善しながら、サンプルを50%削減することを示している。 私たちのコードはhttps://github.com/shiyue001/GARF.gitで利用可能です。

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