論文の概要: RecolorNeRF: Layer Decomposed Radiance Fields for Efficient Color
Editing of 3D Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07958v3
- Date: Mon, 18 Sep 2023 17:28:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-20 01:00:52.166770
- Title: RecolorNeRF: Layer Decomposed Radiance Fields for Efficient Color
Editing of 3D Scenes
- Title（参考訳）: RecolorNeRF: 3次元シーンの効率的な色編集のための層分解放射場
- Authors: Bingchen Gong and Yuehao Wang and Xiaoguang Han and Qi Dou
- Abstract要約: 本稿では,ニューラルラジアンスフィールドのための新しいユーザフレンドリーなカラー編集手法であるRecolorNeRFを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、シーンを純粋な色の層に分解し、パレットを形成することです。
効率的なパレットベースの編集をサポートするには、各レイヤの色を可能な限り表現する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.284044381058575
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Radiance fields have gradually become a main representation of media.
Although its appearance editing has been studied, how to achieve
view-consistent recoloring in an efficient manner is still under explored. We
present RecolorNeRF, a novel user-friendly color editing approach for the
neural radiance fields. Our key idea is to decompose the scene into a set of
pure-colored layers, forming a palette. By this means, color manipulation can
be conducted by altering the color components of the palette directly. To
support efficient palette-based editing, the color of each layer needs to be as
representative as possible. In the end, the problem is formulated as an
optimization problem, where the layers and their blending weights are jointly
optimized with the NeRF itself. Extensive experiments show that our
jointly-optimized layer decomposition can be used against multiple backbones
and produce photo-realistic recolored novel-view renderings. We demonstrate
that RecolorNeRF outperforms baseline methods both quantitatively and
qualitatively for color editing even in complex real-world scenes.
- Abstract（参考訳）: 放射場は徐々にメディアの主表現になりつつある。
外観編集は研究されているが、ビュー一貫性を効果的に再現する方法はまだ検討中である。
本稿では,ニューラルラジアンス分野のユーザフレンドリーなカラー編集手法であるRecolorNeRFを提案する。
私たちのキーとなるアイデアは、シーンを純粋な色の層に分解し、パレットを形成することです。
これにより、パレットの色成分を直接変更して色操作を行うことができる。
効率的なパレットベースの編集をサポートするには、各レイヤの色を可能な限り表現する必要がある。
最終的に、この問題は最適化問題として定式化され、層とその混合重みは、nerf自体と共同で最適化される。
広汎な実験により, 共同最適化された層分解は複数のバックボーンに対して利用でき, フォトリアリスティックなノベルビューレンダリングを作成できることがわかった。
recolornerfは,複雑な実世界のシーンにおいても,色編集において定量的かつ定性的にベースラインメソッドを上回ることを実証する。
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