論文の概要: Nerfbusters: Removing Ghostly Artifacts from Casually Captured NeRFs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.10532v3
- Date: Tue, 17 Oct 2023 18:15:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-19 20:40:11.848957
- Title: Nerfbusters: Removing Ghostly Artifacts from Casually Captured NeRFs
- Title（参考訳）: Nerfbusters:原因不明のNeRFからゴーストなアーティファクトを除去する
- Authors: Frederik Warburg, Ethan Weber, Matthew Tancik, Aleksander Holynski,
Angjoo Kanazawa
- Abstract要約: カジュアルに捕獲されたニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)は、カメラの軌道の外側でレンダリングされたとき、フローターや欠陥のある幾何学などの人工物に悩まされる。
本稿では,2つのカメラトラジェクトリがシーンに記録される新しいデータセットと評価手法を提案する。
このデータ駆動型先行処理はフローターを除去し,カジュアルキャプチャのためのシーン形状を改善した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.75872372856597
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Casually captured Neural Radiance Fields (NeRFs) suffer from artifacts such
as floaters or flawed geometry when rendered outside the camera trajectory.
Existing evaluation protocols often do not capture these effects, since they
usually only assess image quality at every 8th frame of the training capture.
To push forward progress in novel-view synthesis, we propose a new dataset and
evaluation procedure, where two camera trajectories are recorded of the scene:
one used for training, and the other for evaluation. In this more challenging
in-the-wild setting, we find that existing hand-crafted regularizers do not
remove floaters nor improve scene geometry. Thus, we propose a 3D
diffusion-based method that leverages local 3D priors and a novel density-based
score distillation sampling loss to discourage artifacts during NeRF
optimization. We show that this data-driven prior removes floaters and improves
scene geometry for casual captures.
- Abstract（参考訳）: カジュアルに捕獲されたニューラル・ラジアンス・フィールド(nerfs)は、カメラの軌道の外でレンダリングする際にフローターや欠陥のある幾何学などの人工物に苦しむ。
既存の評価プロトコルは、通常、トレーニングキャプチャの8番目のフレームごとに画像品質のみを評価するため、これらの効果をキャプチャしないことが多い。
新規視点合成の進歩を推し進めるために,2つのカメラトラジェクトリがシーンに記録され,一方がトレーニングに,もう一方が評価に使用される新しいデータセットと評価手順を提案する。
このより困難な状況下では、既存の手作りの正規化器はフローターを除去したり、風景形状を改良したりしない。
そこで我々は, 局所的な3次元先行値と新しい密度に基づくスコア蒸留サンプリング損失を利用した3次元拡散法を提案する。
このデータ駆動型プリエントはフローターを取り除き,カジュアルキャプチャのためのシーン形状を改善する。
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