論文の概要: Multi-Space Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04268v1
• Date: Sun, 7 May 2023 13:11:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 16:40:59.207361
• Title: Multi-Space Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: 多空間神経放射場
• Authors: Ze-Xin Yin and Jiaxiong Qiu and Ming-Ming Cheng and Bo Ren
• Abstract要約: 既存のニューラルレージアンス場(NeRF)法は反射物体の存在に悩まされている。 並列部分空間における特徴場の群を用いてシーンを表現するマルチスペースニューラルレイディアンス場(MS-NeRF)を提案する。 提案手法は,高品質シーンのレンダリングにおいて,既存の単一空間NeRF法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.46513422075438
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Existing Neural Radiance Fields (NeRF) methods suffer from the existence of reflective objects, often resulting in blurry or distorted rendering. Instead of calculating a single radiance field, we propose a multi-space neural radiance field (MS-NeRF) that represents the scene using a group of feature fields in parallel sub-spaces, which leads to a better understanding of the neural network toward the existence of reflective and refractive objects. Our multi-space scheme works as an enhancement to existing NeRF methods, with only small computational overheads needed for training and inferring the extra-space outputs. We demonstrate the superiority and compatibility of our approach using three representative NeRF-based models, i.e., NeRF, Mip-NeRF, and Mip-NeRF 360. Comparisons are performed on a novelly constructed dataset consisting of 25 synthetic scenes and 7 real captured scenes with complex reflection and refraction, all having 360-degree viewpoints. Extensive experiments show that our approach significantly outperforms the existing single-space NeRF methods for rendering high-quality scenes concerned with complex light paths through mirror-like objects. Our code and dataset will be publicly available at https://zx-yin.github.io/msnerf.
• Abstract（参考訳）: 既存のneural radiance field(nerf)メソッドは反射オブジェクトの存在に苦しめられ、しばしばぼやけたり歪んだりする。 単一放射場を計算する代わりに、並列部分空間における特徴場群を用いてシーンを表現するマルチスペースニューラルレイディアンス場(MS-NeRF)を提案し、反射および屈折物体の存在に対するニューラルネットワークの理解を深める。 我々のマルチスペーススキームは既存のNeRF法の強化として機能し、トレーニングや余剰空間出力の推測に必要な計算オーバーヘッドは少ない。 我々は,NeRFモデル,NeRFモデル,Mip-NeRFモデル,Mip-NeRF 360を用いたアプローチの優位性と互換性を示す。 比較は、25の合成シーンと、複雑な反射と屈折を伴う7つの実写シーンからなる、それぞれ360度の視点を持つ新規に構築されたデータセット上で実施される。 広汎な実験により,鏡状物体を通した複雑な光路に関する高品質なシーンのレンダリングにおいて,既存の単一空間NeRF法よりも優れた性能を示した。 私たちのコードとデータセットはhttps://zx-yin.github.io/msnerfで公開される予定だ。

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