論文の概要: K-Planes: Explicit Radiance Fields in Space, Time, and Appearance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10241v2
• Date: Fri, 24 Mar 2023 21:32:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 00:43:26.709087
• Title: K-Planes: Explicit Radiance Fields in Space, Time, and Appearance
• Title（参考訳）: K-Planes: 空間、時間、出現における露光場
• Authors: Sara Fridovich-Keil, Giacomo Meanti, Frederik Warburg, Benjamin Recht, Angjoo Kanazawa
• Abstract要約: 任意の次元の放射場に対するホワイトボックスモデルであるk平面を導入する。 我々のモデルは、D次元のシーンを表現するためにd choose 2平面を使用し、静的なシーンからダイナミックなシーンへシームレスな方法を提供します。 合成され、リアルで、静的で、動的で、固定され、様々な外観シーンにおいて、k面は競争力があり、しばしば最先端の復元忠実さをもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.78595254330191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce k-planes, a white-box model for radiance fields in arbitrary dimensions. Our model uses d choose 2 planes to represent a d-dimensional scene, providing a seamless way to go from static (d=3) to dynamic (d=4) scenes. This planar factorization makes adding dimension-specific priors easy, e.g. temporal smoothness and multi-resolution spatial structure, and induces a natural decomposition of static and dynamic components of a scene. We use a linear feature decoder with a learned color basis that yields similar performance as a nonlinear black-box MLP decoder. Across a range of synthetic and real, static and dynamic, fixed and varying appearance scenes, k-planes yields competitive and often state-of-the-art reconstruction fidelity with low memory usage, achieving 1000x compression over a full 4D grid, and fast optimization with a pure PyTorch implementation. For video results and code, please see https://sarafridov.github.io/K-Planes.
• Abstract（参考訳）: 任意の次元の放射場に対するホワイトボックスモデルであるk平面を導入する。 我々のモデルは、D次元のシーンを表現するためにd choose 2平面を使用し、静的(d=3)から動的(d=4)までのシームレスな方法を提供する。 この平面分解により、時間的滑らかさや多次元空間構造といった次元固有の先行要素を容易に追加でき、シーンの静的および動的成分の自然な分解を誘導する。 学習カラーベースを持つ線形特徴デコーダを用いて,非線形ブラックボックスmlpデコーダと同様の性能を実現する。 様々な合成、現実、静的、動的、固定、そして様々な外観シーンにおいて、kプレーンは競争力があり、しばしば最先端の再現フィリティを、メモリ使用量が少なく、完全な4Dグリッド上で1000倍の圧縮を実現し、純粋なPyTorch実装で高速な最適化を実現している。 ビデオ結果とコードについては、https://sarafridov.github.io/K-Planesを参照してください。

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