論文の概要: Improving NeRF Quality by Progressive Camera Placement for Unrestricted
Navigation in Complex Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00014v2
- Date: Mon, 4 Sep 2023 16:58:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 01:55:42.650244
- Title: Improving NeRF Quality by Progressive Camera Placement for Unrestricted
Navigation in Complex Environments
- Title（参考訳）: 複雑な環境における非制限ナビゲーションのためのプログレッシブカメラ配置によるNeRF品質向上
- Authors: Georgios Kopanas, George Drettakis
- Abstract要約: NeRFはレンダリングのための新しいビュー合成と3D再構成を大幅に改善した。
本研究では,NeRFの最適化が本質的にはデータ駆動プロセスであるため,復元の最終品質において,高品質なデータが基本的な役割を果たすことを示す。
我々の主な貢献は、最小限の仮定で視覚品質を向上させる新しいカメラ配置を効率的に提案するアルゴリズムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.266531288894183
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural Radiance Fields, or NeRFs, have drastically improved novel view
synthesis and 3D reconstruction for rendering. NeRFs achieve impressive results
on object-centric reconstructions, but the quality of novel view synthesis with
free-viewpoint navigation in complex environments (rooms, houses, etc) is often
problematic. While algorithmic improvements play an important role in the
resulting quality of novel view synthesis, in this work, we show that because
optimizing a NeRF is inherently a data-driven process, good quality data play a
fundamental role in the final quality of the reconstruction. As a consequence,
it is critical to choose the data samples -- in this case the cameras -- in a
way that will eventually allow the optimization to converge to a solution that
allows free-viewpoint navigation with good quality. Our main contribution is an
algorithm that efficiently proposes new camera placements that improve visual
quality with minimal assumptions. Our solution can be used with any NeRF model
and outperforms baselines and similar work.
- Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、レンダリングのための新しいビュー合成と3D再構成を大幅に改善した。
NeRFは、オブジェクト中心の再構成において印象的な結果をもたらすが、複雑な環境(部屋、家など)における自由視点ナビゲーションによる新しいビュー合成の品質は、しばしば問題となる。
本研究は,NeRFの最適化は本質的にはデータ駆動のプロセスであるため,再現の最終的な品質において,良質なデータが基本的な役割を担っていることを示す。
結果として、最終的に最適化によって、高品質のフリービューポイントナビゲーションを可能にするソリューションに収束させることができるように、データサンプル(この場合、カメラ)を選択することが重要です。
私たちの貢献は、最小限の仮定で視覚品質を改善する新しいカメラ配置を効率的に提案するアルゴリズムです。
私たちのソリューションは、あらゆるNeRFモデルで使用することができ、ベースラインや同様の作業より優れています。
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