Fugu-MT 論文翻訳(概要): ProteusNeRF: Fast Lightweight NeRF Editing using 3D-Aware Image Context

論文の概要: ProteusNeRF: Fast Lightweight NeRF Editing using 3D-Aware Image Context

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09965v3
Date: Tue, 23 Apr 2024 10:03:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-24 19:55:12.566312
Title: ProteusNeRF: Fast Lightweight NeRF Editing using 3D-Aware Image Context
Title（参考訳）: ProteusNeRF:3次元画像コンテキストを用いた高速軽量NeRF編集
Authors: Binglun Wang, Niladri Shekhar Dutt, Niloy J. Mitra,
Abstract要約: メモリフットプリントを低く保ちながら、高速で効率的な、非常にシンプルで効果的なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。我々の表現は、訓練段階における意味的特徴蒸留による簡単なオブジェクト選択を可能にする。局所的な3D対応画像コンテキストを提案し、ビュー一貫性のある画像編集を容易にし、微調整されたNeRFに抽出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.07841568311428
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Neural Radiance Fields (NeRFs) have recently emerged as a popular option for photo-realistic object capture due to their ability to faithfully capture high-fidelity volumetric content even from handheld video input. Although much research has been devoted to efficient optimization leading to real-time training and rendering, options for interactive editing NeRFs remain limited. We present a very simple but effective neural network architecture that is fast and efficient while maintaining a low memory footprint. This architecture can be incrementally guided through user-friendly image-based edits. Our representation allows straightforward object selection via semantic feature distillation at the training stage. More importantly, we propose a local 3D-aware image context to facilitate view-consistent image editing that can then be distilled into fine-tuned NeRFs, via geometric and appearance adjustments. We evaluate our setup on a variety of examples to demonstrate appearance and geometric edits and report 10-30x speedup over concurrent work focusing on text-guided NeRF editing. Video results can be seen on our project webpage at https://proteusnerf.github.io.
Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、ハンドヘルドビデオ入力からでも高忠実度ボリュームコンテンツを忠実にキャプチャできるため、フォトリアリスティック・オブジェクトキャプチャの一般的な選択肢として最近登場した。リアルタイムのトレーニングとレンダリングに繋がる効率的な最適化に多くの研究が注がれているが、インタラクティブな編集のためのNeRFの選択肢は限られている。メモリフットプリントを低く保ちながら、高速で効率的な、非常にシンプルで効果的なニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。このアーキテクチャは、ユーザフレンドリーなイメージベースの編集を通じて、段階的にガイドすることができる。我々の表現は、訓練段階における意味的特徴蒸留による簡単なオブジェクト選択を可能にする。より重要なことは、幾何学的および外観的調整により、細調整されたNeRFに蒸留できるビュー一貫性画像編集を容易にするために、局所的な3D対応画像コンテキストを提案することである。テキスト誘導型NeRF編集に焦点をあてた同時作業に対して,外観と幾何学的編集を実演し,10～30倍の高速化を報告した。ビデオ結果は、プロジェクトのWebページ(https://proteusnerf.github.io.)で見ることができる。

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