論文の概要: Delicate Textured Mesh Recovery from NeRF via Adaptive Surface Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02091v1
• Date: Fri, 3 Mar 2023 17:14:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-06 14:01:54.693733
• Title: Delicate Textured Mesh Recovery from NeRF via Adaptive Surface Refinement
• Title（参考訳）: 適応型表面微細化によるnerfからの繊細なテクスチャメッシュの回収
• Authors: Jiaxiang Tang, Hang Zhou, Xiaokang Chen, Tianshu Hu, Errui Ding, Jingdong Wang, Gang Zeng
• Abstract要約: 画像からテクスチャ化された表面メッシュを生成する新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、NeRFを用いて幾何学とビュー依存の外観を効率的に初期化することから始まります。 ジオメトリと共同で外観を洗練し、テクスチャ画像に変換してリアルタイムレンダリングします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.95350635033134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) have constituted a remarkable breakthrough in image-based 3D reconstruction. However, their implicit volumetric representations differ significantly from the widely-adopted polygonal meshes and lack support from common 3D software and hardware, making their rendering and manipulation inefficient. To overcome this limitation, we present a novel framework that generates textured surface meshes from images. Our approach begins by efficiently initializing the geometry and view-dependency decomposed appearance with a NeRF. Subsequently, a coarse mesh is extracted, and an iterative surface refining algorithm is developed to adaptively adjust both vertex positions and face density based on re-projected rendering errors. We jointly refine the appearance with geometry and bake it into texture images for real-time rendering. Extensive experiments demonstrate that our method achieves superior mesh quality and competitive rendering quality.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は画像に基づく3D再構成において画期的なブレークスルーとなっている。 しかし、その暗黙的なボリューム表現は広く採用されている多角形メッシュとは大きく異なり、一般的な3dソフトウェアやハードウェアのサポートが欠如しており、レンダリングや操作が非効率になっている。 この制限を克服するために、画像からテクスチャ化された表面メッシュを生成する新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチは、NeRFを用いて幾何学とビュー依存分解外観を効率的に初期化することから始まる。 その後、粗いメッシュを抽出し、再投影されたレンダリングエラーに基づいて頂点位置と顔密度を適応的に調整する反復曲面精錬アルゴリズムを開発する。 ジオメトリと共同で外観を洗練し、テクスチャ画像に変換してリアルタイムレンダリングします。 広範な実験により,この手法が優れたメッシュ品質と競合的なレンダリング品質を実現することを実証した。

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