論文の概要: Removing Objects From Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11966v1
• Date: Thu, 22 Dec 2022 18:51:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 15:02:54.208105
• Title: Removing Objects From Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: 神経放射場からの物体の除去
• Authors: Silvan Weder, Guillermo Garcia-Hernando, Aron Monszpart, Marc Pollefeys, Gabriel Brostow, Michael Firman, Sara Vicente
• Abstract要約: RGB-Dシーケンスから生成されたNeRF表現からオブジェクトを除去するフレームワークを提案する。 当社のNeRF塗装法は,最近の2次元画像塗装技術を活用し,ユーザが提供するマスクでガイドされる。 提案手法は多視点コヒーレントな方法で可塑性塗料の合成に有効であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.067117643543824
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRFs) are emerging as a ubiquitous scene representation that allows for novel view synthesis. Increasingly, NeRFs will be shareable with other people. Before sharing a NeRF, though, it might be desirable to remove personal information or unsightly objects. Such removal is not easily achieved with the current NeRF editing frameworks. We propose a framework to remove objects from a NeRF representation created from an RGB-D sequence. Our NeRF inpainting method leverages recent work in 2D image inpainting and is guided by a user-provided mask. Our algorithm is underpinned by a confidence based view selection procedure. It chooses which of the individual 2D inpainted images to use in the creation of the NeRF, so that the resulting inpainted NeRF is 3D consistent. We show that our method for NeRF editing is effective for synthesizing plausible inpaintings in a multi-view coherent manner. We validate our approach using a new and still-challenging dataset for the task of NeRF inpainting.
• Abstract（参考訳）: neural radiance fields(nerfs)は、新しいビュー合成を可能にするユビキタスなシーン表現として登場している。 NeRFはますます他の人たちと共有されていくだろう。 しかし、nerfを共有する前に、個人情報や目立たないオブジェクトを削除するのが望ましいかもしれない。 このような除去は、現在のNeRF編集フレームワークでは容易には達成できない。 RGB-Dシーケンスから生成されたNeRF表現からオブジェクトを除去するフレームワークを提案する。 当社のNeRF塗装法は,最近の2次元画像塗装技術を活用し,ユーザが提供するマスクでガイドされる。 我々のアルゴリズムは信頼度に基づくビュー選択手順によって支えられている。 個々の2Dインペイント画像のうちどれがNeRFの作成に使用されるかを選択し、その結果のNeRFは3D一貫性がある。 提案手法は多視点コヒーレントな方法で可塑性塗料の合成に有効であることを示す。 提案手法は,NeRF塗布作業において,新しい,かつ,未処理のデータセットを用いて検証する。

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