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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11631v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 00:41:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 20:17:08.509905
• 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, Jakub Kościukiewicz, Artur Górak, Marcin Mazur, Maciej Zięba, Przemysław Spurek,
• Abstract要約: 本稿では,ガウス雑音をNeRFアーキテクチャの重みに変換するために,ハイパーネットワークパラダイムを用いたGANアーキテクチャであるHyperNeRFGANを紹介する。 既存の最先端の代替モデルと比較して顕著な単純さにもかかわらず、提案モデルは多様な画像データセットにおいて優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4606926019499777
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent surge in popularity of deep generative models for 3D objects has highlighted the need for more efficient training methods, particularly given the difficulties associated with training with conventional 3D representations, such as voxels or point clouds. Neural Radiance Fields (NeRFs), which provide the current benchmark in terms of quality for the generation of novel views of complex 3D scenes from a limited set of 2D images, represent a promising solution to this challenge. However, the training of these models requires the knowledge of the respective camera positions from which the images were viewed. In this paper, we overcome this limitation by introducing HyperNeRFGAN, a Generative Adversarial Network (GAN) architecture employing a hypernetwork paradigm to transform a Gaussian noise into the weights of a NeRF architecture that does not utilize viewing directions in its training phase. Consequently, as evidenced by the findings of our experimental study, the proposed model, despite its notable simplicity in comparison to existing state-of-the-art alternatives, demonstrates superior performance on a diverse range of image datasets where camera position estimation is challenging, particularly in the context of medical data.
• Abstract（参考訳）: 最近の3Dオブジェクトの深層生成モデルの普及は、特にボクセルや点雲といった従来の3D表現によるトレーニングの難しさから、より効率的なトレーニング方法の必要性を浮き彫りにした。 ニューラルネットワーク(Neural Radiance Fields、NeRF)は、2D画像の限られたセットから複雑な3Dシーンの新たなビューを生成するための、現在のベンチマークを提供する。 しかし、これらのモデルの訓練には、画像が観察された各カメラ位置の知識が必要である。 本稿では,ガウス雑音を学習段階における視線方向を利用できないNeRFアーキテクチャの重みに変換するために,ハイパーネットワークパラダイムを用いたGAN(Generative Adversarial Network)アーキテクチャであるHyperNeRFGANを導入することにより,この制限を克服する。 その結果,提案手法は,既存の最先端の代替技術と比較して顕著な単純さにもかかわらず,カメラ位置推定が困難である様々な画像データセットにおいて,特に医療データの文脈において優れた性能を示した。

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