論文の概要: Nerfstudio: A Modular Framework for Neural Radiance Field Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04264v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 18:58:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-09 15:07:58.659572
• Title: Nerfstudio: A Modular Framework for Neural Radiance Field Development
• Title（参考訳）: nerfstudio:neural radiance field developmentのためのモジュラーフレームワーク
• Authors: Matthew Tancik, Ethan Weber, Evonne Ng, Ruilong Li, Brent Yi, Justin Kerr, Terrance Wang, Alexander Kristoffersen, Jake Austin, Kamyar Salahi, Abhik Ahuja, David McAllister, and Angjoo Kanazawa
• Abstract要約: NerfstudioはNeural Radiance Fields(NeRF)メソッドを実装するためのモジュール型のPyTorchフレームワークである。 NeRFはコンピュータビジョン、グラフィックス、ロボティクスなどの幅広い応用分野において急速に成長している研究分野である。 我々のフレームワークにはNeRFベースの手法を実装するためのプラグイン・アンド・プレイコンポーネントが含まれており、研究者や実践者が彼らのプロジェクトにNeRFを組み込むのが容易になる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.0762906865485
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) are a rapidly growing area of research with wide-ranging applications in computer vision, graphics, robotics, and more. In order to streamline the development and deployment of NeRF research, we propose a modular PyTorch framework, Nerfstudio. Our framework includes plug-and-play components for implementing NeRF-based methods, which make it easy for researchers and practitioners to incorporate NeRF into their projects. Additionally, the modular design enables support for extensive real-time visualization tools, streamlined pipelines for importing captured in-the-wild data, and tools for exporting to video, point cloud and mesh representations. The modularity of Nerfstudio enables the development of Nerfacto, our method that combines components from recent papers to achieve a balance between speed and quality, while also remaining flexible to future modifications. To promote community-driven development, all associated code and data are made publicly available with open-source licensing at https://nerf.studio.
• Abstract（参考訳）: Neural Radiance Fields (NeRF) は、コンピュータビジョン、グラフィックス、ロボティクスなどの幅広い応用分野において急速に成長している研究分野である。 nerf研究の開発と展開を効率化するために,我々はモジュール型pytorchフレームワークであるnerfstudioを提案する。 我々のフレームワークにはNeRFベースの手法を実装するためのプラグイン・アンド・プレイコンポーネントが含まれており、研究者や実践者が彼らのプロジェクトにNeRFを簡単に組み込むことができる。 さらにモジュール設計では、広範なリアルタイム可視化ツールのサポート、取得したデータをインポートするためのパイプラインの合理化、ビデオやポイントクラウド、メッシュ表現へのエクスポートが可能になる。 nerfstudioのモジュール性により、最近の論文のコンポーネントを組み合わせることで、速度と品質のバランスを保ちつつ、将来の修正にも柔軟性を保ちながら、nerfactoの開発が可能になる。 コミュニティ主導の開発を促進するため、すべての関連コードとデータはhttps://nerf.studio.comでオープンソースライセンスで公開されている。

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