論文の概要: PaletteNeRF: Palette-based Color Editing for NeRFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12871v1
• Date: Sun, 25 Dec 2022 08:01:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:18:38.778122
• Title: PaletteNeRF: Palette-based Color Editing for NeRFs
• Title（参考訳）: PaletteNeRF:PaletteベースのNeRF色編集
• Authors: Qiling Wu, Jianchao Tan, Kun Xu
• Abstract要約: 本研究では,バニラNeRFの簡易かつ効果的な拡張であるPaletteNeRFを提案する。 提案手法は, 広い範囲のNeRF表現シーンにおいて, 効率的な, ビュー一貫性, アーティファクトのないカラー編集を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.49512200561126
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) is a powerful tool to faithfully generate novel views for scenes with only sparse captured images. Despite its strong capability for representing 3D scenes and their appearance, its editing ability is very limited. In this paper, we propose a simple but effective extension of vanilla NeRF, named PaletteNeRF, to enable efficient color editing on NeRF-represented scenes. Motivated by recent palette-based image decomposition works, we approximate each pixel color as a sum of palette colors modulated by additive weights. Instead of predicting pixel colors as in vanilla NeRFs, our method predicts additive weights. The underlying NeRF backbone could also be replaced with more recent NeRF models such as KiloNeRF to achieve real-time editing. Experimental results demonstrate that our method achieves efficient, view-consistent, and artifact-free color editing on a wide range of NeRF-represented scenes.
• Abstract（参考訳）: neural radiance field (nerf) は、撮影された画像が少ないシーンに対して、忠実に新しいビューを生成する強力なツールである。 3dシーンとその外観を表現する能力は強いが、編集能力は非常に限られている。 本稿では,nrf表示シーンの効率的なカラー編集を実現するために,パレットナーフと呼ばれるバニラネーフの簡易かつ効果的な拡張を提案する。 近年のパレット画像分解作業に動機づけられ,各画素の色を加算重みで変調したパレット色の総和として近似した。 バニラネーフのようにピクセルの色を予測する代わりに、加算重みを予測する。 基礎となるNeRFバックボーンは、リアルタイム編集を実現するために、KiroNeRFのような最新のNeRFモデルに置き換えることもできる。 実験により,提案手法は,広範囲のNeRF表現シーンにおいて,効率よく,ビューに一貫性があり,アーティファクトのない色編集を実現することを示す。

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