Fugu-MT 論文翻訳(概要): $\alpha$Surf: Implicit Surface Reconstruction for Semi-Transparent and Thin Objects with Decoupled Geometry and Opacity

論文の概要: $\alpha$Surf: Implicit Surface Reconstruction for Semi-Transparent and Thin Objects with Decoupled Geometry and Opacity

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10083v1
Date: Fri, 17 Mar 2023 16:08:56 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-20 13:58:53.862387
Title: $\alpha$Surf: Implicit Surface Reconstruction for Semi-Transparent and Thin Objects with Decoupled Geometry and Opacity
Title（参考訳）: $\alpha$surf:半透明および薄い物体の非結合な形状と不透明性を持つ暗黙的表面再構成
Authors: Tianhao Wu, Hanxue Liang, Fangcheng Zhong, Gernot Riegler, Shimon Vainer, Cengiz Oztireli
Abstract要約: 符号付き距離関数 (SDF) のような入射表面表現は, 画像に基づく表面再構成に有望なアプローチとして現れている。半透明および薄い表面の再構成のための体積幾何学と不透明性を備えた新しい表面表現である$alphaSurfを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.278355065319506
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Implicit surface representations such as the signed distance function (SDF) have emerged as a promising approach for image-based surface reconstruction. However, existing optimization methods assume solid surfaces and are therefore unable to properly reconstruct semi-transparent surfaces and thin structures, which also exhibit low opacity due to the blending effect with the background. While neural radiance field (NeRF) based methods can model semi-transparency and achieve photo-realistic quality in synthesized novel views, their volumetric geometry representation tightly couples geometry and opacity, and therefore cannot be easily converted into surfaces without introducing artifacts. We present $\alpha$Surf, a novel surface representation with decoupled geometry and opacity for the reconstruction of semi-transparent and thin surfaces where the colors mix. Ray-surface intersections on our representation can be found in closed-form via analytical solutions of cubic polynomials, avoiding Monte-Carlo sampling and is fully differentiable by construction. Our qualitative and quantitative evaluations show that our approach can accurately reconstruct surfaces with semi-transparent and thin parts with fewer artifacts, achieving better reconstruction quality than state-of-the-art SDF and NeRF methods. Website: https://alphasurf.netlify.app/
Abstract（参考訳）: 符号付き距離関数 (SDF) のような入射表面表現は, 画像に基づく表面再構成に有望なアプローチとして現れている。しかし、既存の最適化手法では固体表面を仮定し、半透明表面や細い構造を適切に再構築することができず、背景とのブレンディング効果により不透明度も低い。ニューラル・ラジアンス・フィールド(nerf)に基づく手法は、合成された新規ビューにおいて半透明性をモデル化し、フォトリアリスティックな品質を達成することができるが、その体積幾何学表現は、幾何学と不透明性を密結合しており、アーティファクトを導入することなく簡単に表面へ変換することはできない。色が混ざった半透明表面と薄い表面の再構成のための、疎結合な幾何学と不透明性を持つ新しい曲面表現である$\alpha$Surfを提示する。我々の表現における線-面の交叉は、立方多項式の解析解を通じて閉形式で見ることができ、モンテカルロサンプリングを避け、構成によって完全に微分可能である。定性的および定量的評価により, 半透明, 薄肉で表面を再現し, 加工品が少なく, 再現性は現状の SDF 法や NeRF 法より良好であることがわかった。ウェブサイト:https://alphasurf.netlify.app/

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