論文の概要: Improving Neural Radiance Fields with Depth-aware Optimization for Novel
View Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05218v2
- Date: Tue, 20 Feb 2024 02:23:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 21:45:16.494219
- Title: Improving Neural Radiance Fields with Depth-aware Optimization for Novel
View Synthesis
- Title(参考訳): 新しいビュー合成のための深さ認識最適化によるニューラルラジアンス場の改善
- Authors: Shu Chen, Junyao Li, Yang Zhang, and Beiji Zou
- Abstract要約: SfMNeRFは,新規な視点の合成と3次元シーン形状の再構成を行う手法である。
SfMNeRFは、エピポーラ性、光度整合性、深さの滑らかさ、および3Dシーン構造を明示的に再構成するためにマッチ位置制約を用いる。
2つの公開データセットの実験では、SfMNeRFが最先端のアプローチを上回ることが示されている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 12.3338393483795
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With dense inputs, Neural Radiance Fields (NeRF) is able to render
photo-realistic novel views under static conditions. Although the synthesis
quality is excellent, existing NeRF-based methods fail to obtain moderate
three-dimensional (3D) structures. The novel view synthesis quality drops
dramatically given sparse input due to the implicitly reconstructed inaccurate
3D-scene structure. We propose SfMNeRF, a method to better synthesize novel
views as well as reconstruct the 3D-scene geometry. SfMNeRF leverages the
knowledge from the self-supervised depth estimation methods to constrain the
3D-scene geometry during view synthesis training. Specifically, SfMNeRF employs
the epipolar, photometric consistency, depth smoothness, and
position-of-matches constraints to explicitly reconstruct the 3D-scene
structure. Through these explicit constraints and the implicit constraint from
NeRF, our method improves the view synthesis as well as the 3D-scene geometry
performance of NeRF at the same time. In addition, SfMNeRF synthesizes novel
sub-pixels in which the ground truth is obtained by image interpolation. This
strategy enables SfMNeRF to include more samples to improve generalization
performance. Experiments on two public datasets demonstrate that SfMNeRF
surpasses state-of-the-art approaches. Code is available at
https://github.com/XTU-PR-LAB/SfMNeRF
- Abstract(参考訳): 密度の高い入力により、Neural Radiance Fields (NeRF) は静止条件下でフォトリアリスティックな新しいビューを描画することができる。
合成品質は優れているが、既存のNeRF法では適度な3次元構造が得られない。
新規なビュー合成品質は、暗黙的に再構成された3Dシーン構造によりスパース入力が劇的に低下する。
SfMNeRFは,新規な視点の合成と3次元シーン形状の再構成を行う手法である。
SfMNeRFは、自己教師付き深度推定法からの知識を活用し、ビュー合成訓練中の3次元シーン形状を制約する。
具体的には、SfMNeRFは3Dシーン構造を明示的に再構成するために、エピポーラ、測光整合性、深さの滑らかさ、および位置の制約を用いる。
これらの明示的な制約と、NeRFからの暗黙的な制約により、この手法は、NeRFの3次元シーン幾何性能と、ビュー合成を同時に改善する。
さらに、SfMNeRFは、画像補間により基底真理が得られる新しいサブピクセルを合成する。
この戦略により、SfMNeRFはより多くのサンプルを組み込んで一般化性能を向上させることができる。
2つの公開データセットの実験では、SfMNeRFが最先端のアプローチを上回ることが示されている。
コードはhttps://github.com/XTU-PR-LAB/SfMNeRFで公開されている。
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