論文の概要: Super-NeRF: View-consistent Detail Generation for NeRF super-resolution
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13518v1
- Date: Wed, 26 Apr 2023 12:54:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 14:21:09.239669
- Title: Super-NeRF: View-consistent Detail Generation for NeRF super-resolution
- Title（参考訳）: スーパーNeRF:超高分解能のためのビューコンセントディテール生成
- Authors: Yuqi Han and Tao Yu and Xiaohang Yu and Yuwang Wang and Qionghai Dai
- Abstract要約: 我々は,低分解能入力のみから高分解能NeRFを生成するために,Super-NeRFと呼ばれるNeRF超解像法を提案する。
Super-NeRFは高解像度ディテール生成とクロスビュー整合性において最先端のNeRF超解像性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58800919345451
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The neural radiance field (NeRF) achieved remarkable success in modeling 3D
scenes and synthesizing high-fidelity novel views. However, existing NeRF-based
methods focus more on the make full use of the image resolution to generate
novel views, but less considering the generation of details under the limited
input resolution. In analogy to the extensive usage of image super-resolution,
NeRF super-resolution is an effective way to generate the high-resolution
implicit representation of 3D scenes and holds great potential applications. Up
to now, such an important topic is still under-explored. In this paper, we
propose a NeRF super-resolution method, named Super-NeRF, to generate
high-resolution NeRF from only low-resolution inputs. Given multi-view
low-resolution images, Super-NeRF constructs a consistency-controlling
super-resolution module to generate view-consistent high-resolution details for
NeRF. Specifically, an optimizable latent code is introduced for each
low-resolution input image to control the 2D super-resolution images to
converge to the view-consistent output. The latent codes of each low-resolution
image are optimized synergistically with the target Super-NeRF representation
to fully utilize the view consistency constraint inherent in NeRF construction.
We verify the effectiveness of Super-NeRF on synthetic, real-world, and
AI-generated NeRF datasets. Super-NeRF achieves state-of-the-art NeRF
super-resolution performance on high-resolution detail generation and
cross-view consistency.
- Abstract（参考訳）: ニューラルレイディアンス場(NeRF)は3Dシーンのモデリングと高忠実度ノベルビューの合成において顕著な成功を収めた。
しかし、既存のnerfベースの手法では、新しいビューを生成するために画像解像度を最大限に活用することに注力しているが、限られた入力解像度で詳細を生成することについては考慮していない。
画像超解像の広範な利用と類似して、NeRF超解像は高解像度の3Dシーンの暗黙的表現を生成する効果的な方法であり、大きな潜在的な応用をもたらす。
今のところ、このような重要なトピックはまだ検討されていない。
本稿では,低分解能入力のみから高分解能NeRFを生成するために,Super-NeRFと呼ばれるNeRF超解像法を提案する。
マルチビュー低解像度画像が与えられると、Super-NeRFは一貫性制御のスーパー解像度モジュールを構築し、NeRFのビュー一貫性の高い高解像度の詳細を生成する。
具体的には、低解像度の入力画像毎に最適化可能な潜時符号を導入し、2次元の超解像を制御し、ビュー一貫性出力に収束させる。
各低解像度画像の潜在符号は、ターゲットのSuper-NeRF表現と相乗的に最適化され、NeRF構成に固有のビュー一貫性制約を完全に活用する。
我々は,合成,実世界,AI生成のNeRFデータセットに対するSuper-NeRFの有効性を検証する。
Super-NeRFは高解像度ディテール生成とクロスビュー整合性において最先端のNeRF超解像性能を実現する。
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