論文の概要: Neural Radiance Fields (NeRFs): A Review and Some Recent Developments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00375v1
- Date: Sun, 30 Apr 2023 03:23:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-02 15:33:22.818109
- Title: Neural Radiance Fields (NeRFs): A Review and Some Recent Developments
- Title(参考訳): neural radiance fields (nerfs) : レビューと最近の進歩
- Authors: Mohamed Debbagh
- Abstract要約: Neural Radiance Field(NeRF)は、完全に接続されたニューラルネットワークの重みの3Dシーンを表すフレームワークである。
ベースフレームワークの性能と能力を拡張する最近の開発によって、NeRFはポピュラーな研究分野になってきた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) is a framework that represents a 3D scene in the
weights of a fully connected neural network, known as the Multi-Layer
Perception(MLP). The method was introduced for the task of novel view synthesis
and is able to achieve state-of-the-art photorealistic image renderings from a
given continuous viewpoint. NeRFs have become a popular field of research as
recent developments have been made that expand the performance and capabilities
of the base framework. Recent developments include methods that require less
images to train the model for view synthesis as well as methods that are able
to generate views from unconstrained and dynamic scene representations.
- Abstract(参考訳): Neural Radiance Field(NeRF)は、Multi-Layer Perception(MLP)として知られる、完全に接続されたニューラルネットワークの重みの3Dシーンを表すフレームワークである。
本手法は,新しい視点合成作業のために導入され,与えられた連続的な視点から最先端のフォトリアリスティック画像レンダリングを実現することができる。
ベースフレームワークの性能と能力を拡張する最近の開発によって、NeRFはポピュラーな研究分野になってきた。
最近の開発には、ビュー合成のためのモデルをトレーニングするための画像の少ない方法や、制約のない動的なシーン表現からビューを生成する方法が含まれる。
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