論文の概要: A General Implicit Framework for Fast NeRF Composition and Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04669v3
• Date: Tue, 12 Dec 2023 10:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 19:53:41.707825
• Title: A General Implicit Framework for Fast NeRF Composition and Rendering
• Title（参考訳）: 高速NeRF合成とレンダリングのための汎用的暗黙フレームワーク
• Authors: Xinyu Gao, Ziyi Yang, Yunlu Zhao, Yuxiang Sun, Xiaogang Jin, Changqing Zou
• Abstract要約: 我々は、NeRFオブジェクトを高速に作成するための一般的な暗黙パイプラインを提案する。 我々の研究はニューラル深さ場(NeDF)と呼ばれる新しい表面表現を導入している。 交叉ニューラルネットワークを利用して、明示的な空間構造に依存するのではなく、NeRFをアクセラレーションにクエリする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.07666955244417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A variety of Neural Radiance Fields (NeRF) methods have recently achieved remarkable success in high render speed. However, current accelerating methods are specialized and incompatible with various implicit methods, preventing real-time composition over various types of NeRF works. Because NeRF relies on sampling along rays, it is possible to provide general guidance for acceleration. To that end, we propose a general implicit pipeline for composing NeRF objects quickly. Our method enables the casting of dynamic shadows within or between objects using analytical light sources while allowing multiple NeRF objects to be seamlessly placed and rendered together with any arbitrary rigid transformations. Mainly, our work introduces a new surface representation known as Neural Depth Fields (NeDF) that quickly determines the spatial relationship between objects by allowing direct intersection computation between rays and implicit surfaces. It leverages an intersection neural network to query NeRF for acceleration instead of depending on an explicit spatial structure.Our proposed method is the first to enable both the progressive and interactive composition of NeRF objects. Additionally, it also serves as a previewing plugin for a range of existing NeRF works.
• Abstract（参考訳）: 様々なニューラル・ラジアンス・フィールド(nerf)法が近年、高いレンダリング速度で顕著な成功を収めている。 しかし、現在の加速法は特殊であり、様々な暗黙的手法と相容れないため、様々な種類のNeRF作品に対するリアルタイムな構成を妨げている。 NeRFは放射線のサンプリングに依存するため、加速のための一般的なガイダンスを提供することができる。 そこで我々は,NeRFオブジェクトを高速に構成するための一般的な暗黙パイプラインを提案する。 本手法は,複数のNeRFオブジェクトを任意の剛性変換とともにシームレスに配置・描画し,解析光源を用いて物体内および物体間の動的影の鋳造を可能にする。 主に,光線と暗黙表面との直接交叉計算を可能にすることで,物体間の空間的関係を迅速に決定するニューラル深度場(nedf)と呼ばれる新しい表面表現を導入する。 交叉ニューラルネットワークを用いて、空間構造によらず、NeRFを高速化するためにクエリし、提案手法は、NeRFオブジェクトのプログレッシブかつインタラクティブな合成を可能にする最初の方法である。 さらに、既存のNeRFワークのプレビュープラグインとしても機能する。

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