論文の概要: MERF: Memory-Efficient Radiance Fields for Real-time View Synthesis in Unbounded Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12249v1
• Date: Thu, 23 Feb 2023 18:59:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-24 13:53:38.743000
• Title: MERF: Memory-Efficient Radiance Fields for Real-time View Synthesis in Unbounded Scenes
• Title（参考訳）: MERF:非有界シーンにおけるリアルタイムビュー合成のためのメモリ効率の良い放射場
• Authors: Christian Reiser and Richard Szeliski and Dor Verbin and Pratul P. Srinivasan and Ben Mildenhall and Andreas Geiger and Jonathan T. Barron and Peter Hedman
• Abstract要約: 本稿では,ブラウザにおける大規模シーンのリアルタイムレンダリングを実現するメモリ効率のよいレイディアンスフィールド表現を提案する。 我々は,シーン座標を効率の良いレイボックス交叉を実現しつつ,境界体積にマッピングする新しい収縮関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.01853377661283
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Neural radiance fields enable state-of-the-art photorealistic view synthesis. However, existing radiance field representations are either too compute-intensive for real-time rendering or require too much memory to scale to large scenes. We present a Memory-Efficient Radiance Field (MERF) representation that achieves real-time rendering of large-scale scenes in a browser. MERF reduces the memory consumption of prior sparse volumetric radiance fields using a combination of a sparse feature grid and high-resolution 2D feature planes. To support large-scale unbounded scenes, we introduce a novel contraction function that maps scene coordinates into a bounded volume while still allowing for efficient ray-box intersection. We design a lossless procedure for baking the parameterization used during training into a model that achieves real-time rendering while still preserving the photorealistic view synthesis quality of a volumetric radiance field.
• Abstract（参考訳）: ニューラル放射場は最先端のフォトリアリスティックビュー合成を可能にする。 しかし、既存のradianceフィールド表現は、リアルタイムレンダリングには計算集約的すぎるか、大きなシーンにスケールするにはメモリが多すぎるかのどちらかである。 本稿では,ブラウザ上での大規模シーンのリアルタイムレンダリングを実現する,メモリ効率の高いradiance field (merf)表現を提案する。 MERFはスパース特徴格子と高分解能2次元特徴平面の組み合わせにより、以前のスパース体積放射界のメモリ消費を低減する。 大規模非有界シーンを支援するために,シーン座標を効率の良いレイボックス交叉を実現しつつ,境界体積にマッピングする新しい収縮関数を導入する。 本研究では,実時間レンダリングを実現するモデルに学習中に使用するパラメータ化を焼くための無作為な手法を設計し,体積放射場の光リアルビュー合成品質を保ちながら設計する。

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