論文の概要: Real-Time Radiance Fields for Single-Image Portrait View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02310v1
• Date: Wed, 3 May 2023 17:56:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-04 13:39:23.868703
• Title: Real-Time Radiance Fields for Single-Image Portrait View Synthesis
• Title（参考訳）: 単一画像画像ビュー合成のためのリアルタイム放射場
• Authors: Alex Trevithick, Matthew Chan, Michael Stengel, Eric R. Chan, Chao Liu, Zhiding Yu, Sameh Khamis, Manmohan Chandraker, Ravi Ramamoorthi, Koki Nagano
• Abstract要約: 本研究では,1つの未提示画像からリアルタイムに3D表現を推測・描画するワンショット手法を提案する。 一つのRGB入力が与えられた場合、画像エンコーダは、ボリュームレンダリングによる3次元新規ビュー合成のためのニューラルラディアンスフィールドの標準三面体表現を直接予測する。 提案手法は消費者ハードウェア上で高速(24fps)であり,テスト時間最適化を必要とする強力なGAN反転ベースラインよりも高品質な結果が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.32826349697972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a one-shot method to infer and render a photorealistic 3D representation from a single unposed image (e.g., face portrait) in real-time. Given a single RGB input, our image encoder directly predicts a canonical triplane representation of a neural radiance field for 3D-aware novel view synthesis via volume rendering. Our method is fast (24 fps) on consumer hardware, and produces higher quality results than strong GAN-inversion baselines that require test-time optimization. To train our triplane encoder pipeline, we use only synthetic data, showing how to distill the knowledge from a pretrained 3D GAN into a feedforward encoder. Technical contributions include a Vision Transformer-based triplane encoder, a camera data augmentation strategy, and a well-designed loss function for synthetic data training. We benchmark against the state-of-the-art methods, demonstrating significant improvements in robustness and image quality in challenging real-world settings. We showcase our results on portraits of faces (FFHQ) and cats (AFHQ), but our algorithm can also be applied in the future to other categories with a 3D-aware image generator.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,1枚の未提示画像(例えば顔画像)からリアルタイムに写実的な3D表現を推測・描画するワンショット手法を提案する。 一つのRGB入力が与えられた場合、画像エンコーダは、ボリュームレンダリングによる3次元新規ビュー合成のためのニューラルラディアンスフィールドの標準三面体表現を直接予測する。 提案手法は消費者ハードウェア上で高速(24fps)であり,テスト時間最適化を必要とする強力なGAN反転ベースラインよりも高品質な結果が得られる。 三面体エンコーダパイプラインの訓練には合成データのみを使用し、事前訓練された3D GANからフィードフォワードエンコーダへの知識の蒸留方法を示す。 技術的コントリビューションには、Vision Transformerベースのトリプレーンエンコーダ、カメラデータ拡張戦略、合成データトレーニングのためのよく設計された損失機能などがある。 我々は最先端の手法に対してベンチマークを行い、現実の環境に挑戦する際の堅牢性や画質を大幅に改善したことを示す。 我々は,顔(FFHQ)と猫(AFHQ)の肖像画を展示するが,将来は3D画像生成装置を用いた他のカテゴリにも適用できる。

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