論文の概要: NerfAcc: Efficient Sampling Accelerates NeRFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04966v1
• Date: Mon, 8 May 2023 18:02:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 14:53:44.152323
• Title: NerfAcc: Efficient Sampling Accelerates NeRFs
• Title（参考訳）: NerfAcc: 効率的なサンプリングがNeRFを加速
• Authors: Ruilong Li, Hang Gao, Matthew Tancik, Angjoo Kanazawa
• Abstract要約: 改良されたサンプリングは、送信推定器の統一的な概念の下で、一般にNeRFの変種に適用可能であることを示す。 NerfAccは、NeRF関連のメソッドに高度なサンプリングメソッドを組み込むための柔軟なAPIを提供するPythonツールボックスである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.75274072381041
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Optimizing and rendering Neural Radiance Fields is computationally expensive due to the vast number of samples required by volume rendering. Recent works have included alternative sampling approaches to help accelerate their methods, however, they are often not the focus of the work. In this paper, we investigate and compare multiple sampling approaches and demonstrate that improved sampling is generally applicable across NeRF variants under an unified concept of transmittance estimator. To facilitate future experiments, we develop NerfAcc, a Python toolbox that provides flexible APIs for incorporating advanced sampling methods into NeRF related methods. We demonstrate its flexibility by showing that it can reduce the training time of several recent NeRF methods by 1.5x to 20x with minimal modifications to the existing codebase. Additionally, highly customized NeRFs, such as Instant-NGP, can be implemented in native PyTorch using NerfAcc.
• Abstract（参考訳）: ボリュームレンダリングに必要な大量のサンプルのため、ニューラルレイディアンスフィールドの最適化とレンダリングは計算コストがかかる。 最近の研究には、彼らのメソッドを加速するための代替サンプリングアプローチが含まれているが、それらはしばしば作業の焦点ではない。 本稿では,複数のサンプリング手法を検討・比較し,改良されたサンプリングは送信推定器の統一的概念の下でNeRFの変種に適用可能であることを示す。 今後の実験を容易にするため,NeRF関連手法に高度なサンプリング手法を組み込むための柔軟なAPIを提供するPythonツールボックスであるNerfAccを開発した。 既存のコードベースに最小限の変更を加えることで、最近のNeRFメソッドのトレーニング時間を1.5倍から20倍に短縮できることを示し、その柔軟性を示す。 さらに、Instant-NGPのような高度にカスタマイズされたNeRFは、NerfAccを使用してネイティブのPyTorchで実装できる。

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