論文の概要: Flexible Techniques for Differentiable Rendering with 3D Gaussians
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14737v1
- Date: Mon, 28 Aug 2023 17:38:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 12:43:37.583673
- Title: Flexible Techniques for Differentiable Rendering with 3D Gaussians
- Title(参考訳): 3次元ガウスを用いたフレキシブルレンダリング技術
- Authors: Leonid Keselman, Martial Hebert
- Abstract要約: ニューラル・ラディアンス・フィールズ(Neural Radiance Fields)は、フォトリアリスティック・ノベルビューが到達範囲内にあることを示した。
特に3次元水密メッシュと1線当たりのレンダリングによる代替形状表現の拡張を開発した。
これらの再構築は高速で堅牢で、GPUやCPU上で容易に実行できる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 29.602516169951556
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Fast, reliable shape reconstruction is an essential ingredient in many
computer vision applications. Neural Radiance Fields demonstrated that
photorealistic novel view synthesis is within reach, but was gated by
performance requirements for fast reconstruction of real scenes and objects.
Several recent approaches have built on alternative shape representations, in
particular, 3D Gaussians. We develop extensions to these renderers, such as
integrating differentiable optical flow, exporting watertight meshes and
rendering per-ray normals. Additionally, we show how two of the recent methods
are interoperable with each other. These reconstructions are quick, robust, and
easily performed on GPU or CPU. For code and visual examples, see
https://leonidk.github.io/fmb-plus
- Abstract(参考訳): 高速で信頼性の高い形状復元は、多くのコンピュータビジョン応用において必須の要素である。
ニューラル・ラミアンス・フィールドは、フォトリアリスティックな新しいビュー合成が到達範囲内にあることを証明したが、実際のシーンやオブジェクトを高速に再構築するための性能要件によってゲートされた。
最近のいくつかのアプローチは代替形状表現、特に3次元ガウス表現に基づいている。
我々はこれらのレンダラーの拡張を開発する。例えば、可変光フローの統合、水密メッシュの輸出、線当たりのレンダリングなどである。
さらに,最近の2つの手法が相互運用可能であることを示す。
これらの再構築は高速で堅牢で、GPUやCPU上で容易に実行できる。
コードとビジュアルの例については、https://leonidk.github.io/fmb-plus
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