論文の概要: HyperNeRFGAN: Hypernetwork approach to 3D NeRF GAN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11631v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 10:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 15:54:56.669217
• Title: HyperNeRFGAN: Hypernetwork approach to 3D NeRF GAN
• Title（参考訳）: HyperNeRFGAN:3D NeRF GANへのハイパーネットワークアプローチ
• Authors: Adam Kania, Artur Kasymov, Maciej Zi\k{e}ba, Przemys{\l}aw Spurek
• Abstract要約: 我々は、ハイパーネットワークのパラダイムを用いて、NeRFで表現された3Dオブジェクトを生成するHyperNeRFGANという生成モデルを提案する。 アーキテクチャは2D画像を生成するが、3D対応のNeRF表現を使用し、モデルに正しい3Dオブジェクトを生成するように強制する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.479254848034425
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, generative models for 3D objects are gaining much popularity in VR and augmented reality applications. Training such models using standard 3D representations, like voxels or point clouds, is challenging and requires complex tools for proper color rendering. In order to overcome this limitation, Neural Radiance Fields (NeRFs) offer a state-of-the-art quality in synthesizing novel views of complex 3D scenes from a small subset of 2D images. In the paper, we propose a generative model called HyperNeRFGAN, which uses hypernetworks paradigm to produce 3D objects represented by NeRF. Our GAN architecture leverages a hypernetwork paradigm to transfer gaussian noise into weights of NeRF model. The model is further used to render 2D novel views, and a classical 2D discriminator is utilized for training the entire GAN-based structure. Our architecture produces 2D images, but we use 3D-aware NeRF representation, which forces the model to produce correct 3D objects. The advantage of the model over existing approaches is that it produces a dedicated NeRF representation for the object without sharing some global parameters of the rendering component. We show the superiority of our approach compared to reference baselines on three challenging datasets from various domains.
• Abstract（参考訳）: 近年、vrや拡張現実アプリケーションで3dオブジェクトの生成モデルが人気を集めている。 voxelsやpoint cloudsといった標準的な3d表現を使ったトレーニングは困難であり、適切なカラーレンダリングには複雑なツールが必要である。 この限界を克服するために、neural radiance fields(nerfs)は、2d画像の小さなサブセットから複雑な3dシーンの新しいビューを合成する最先端の品質を提供する。 本稿では,ハイパーネットワークのパラダイムを用いてNeRFで表現された3次元オブジェクトを生成するHyperNeRFGANという生成モデルを提案する。 我々のGANアーキテクチャはハイパーネットワークのパラダイムを利用してガウスノイズをNeRFモデルの重みに転送する。 モデルはさらに2Dノベルビューのレンダリングに使われ、古典的な2D識別器がGANベースの構造全体のトレーニングに使用される。 アーキテクチャは2D画像を生成するが、3D対応のNeRF表現を用いてモデルに正しい3Dオブジェクトを生成する。 既存のアプローチよりもモデルの利点は、レンダリングコンポーネントのグローバルパラメータを共有することなく、オブジェクト専用のNeRF表現を生成することである。 各種ドメインからの3つの挑戦的データセットに対する基準ベースラインと比較して,本手法の優位性を示す。

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