論文の概要: Ref-DVGO: Reflection-Aware Direct Voxel Grid Optimization for an Improved Quality-Efficiency Trade-Off in Reflective Scene Reconstructio

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.08530v1
• Date: Wed, 16 Aug 2023 17:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 12:14:40.752327
• Title: Ref-DVGO: Reflection-Aware Direct Voxel Grid Optimization for an Improved Quality-Efficiency Trade-Off in Reflective Scene Reconstructio
• Title（参考訳）: ref-dvgo:リフレクションシーン再構築における品質効率向上のためのリフレクションアウェア直接ボクセルグリッド最適化
• Authors: Georgios Kouros and Minye Wu and Sushruth Nagesh and Shubham Shrivastava and Punarjay Chakravarty and Tinne Tuytelaars
• Abstract要約: 最近の手法では、反射シーンの処理におけるベースラインよりも大幅に改善されている。 本研究では,従来のボリュームレンダリングに基づく暗黙的・明示的手法による復元品質の向上について検討する。 提案手法は, 競合する手法と比較して, 競合する品質効率のトレードオフを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.90266517194767
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRFs) have revolutionized the field of novel view synthesis, demonstrating remarkable performance. However, the modeling and rendering of reflective objects remain challenging problems. Recent methods have shown significant improvements over the baselines in handling reflective scenes, albeit at the expense of efficiency. In this work, we aim to strike a balance between efficiency and quality. To this end, we investigate an implicit-explicit approach based on conventional volume rendering to enhance the reconstruction quality and accelerate the training and rendering processes. We adopt an efficient density-based grid representation and reparameterize the reflected radiance in our pipeline. Our proposed reflection-aware approach achieves a competitive quality efficiency trade-off compared to competing methods. Based on our experimental results, we propose and discuss hypotheses regarding the factors influencing the results of density-based methods for reconstructing reflective objects. The source code is available at: https://github.com/gkouros/ref-dvgo
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラミアンス・フィールド(nerfs)は、目覚ましい性能を示す新しい視点合成の分野に革命をもたらした。 しかし、反射オブジェクトのモデリングとレンダリングは依然として困難な問題である。 近年の手法は, 効率を犠牲にしながらも, 反射シーンの処理において, ベースラインよりも大幅に改善されている。 この作業では、効率と品質のバランスを取ることを目指しています。 そこで本研究では,従来のボリュームレンダリングに基づく暗黙的探索手法を用いて,復元品質の向上とトレーニングとレンダリングプロセスを高速化する。 我々は高効率密度グリッド表現を採用し、パイプライン内の反射放射率を再パラメータ化する。 提案手法は, 競合する手法と比較して, 競合する品質効率のトレードオフを実現する。 実験結果に基づいて, 反射物体を再構成する密度法の結果に影響を及ぼす要因に関する仮説を提案し, 議論する。 ソースコードは、https://github.com/gkouros/ref-dvgoで入手できる。

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