論文の概要: EvaSurf: Efficient View-Aware Implicit Textured Surface Reconstruction on Mobile Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09806v1
• Date: Thu, 16 Nov 2023 11:30:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-17 14:46:55.304275
• Title: EvaSurf: Efficient View-Aware Implicit Textured Surface Reconstruction on Mobile Devices
• Title（参考訳）: EvaSurf: モバイルデバイス上での効率的なビューアウェアインプットテクスチャ表面再構成
• Authors: Jingnan Gao, Zhuo Chen, Yichao Yan, Bowen Pan, Zhe Wang, Jiangjing Lyu, Xiaokang Yang
• Abstract要約: リコンストラクション法は, リアルタイムに3次元整合性を有する高忠実度結果を生成する必要がある。 提案手法は,合成と実世界の両方のデータセット上で,高品質な外観と正確なメッシュを再構築することができる。 1つのGPUで1～2時間でトレーニングし,40FPS以上のモバイルデバイス上で動作させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.95408465285477
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing real-world 3D objects has numerous applications in computer vision, such as virtual reality, video games, and animations. Ideally, 3D reconstruction methods should generate high-fidelity results with 3D consistency in real-time. Traditional methods match pixels between images using photo-consistency constraints or learned features, while differentiable rendering methods like Neural Radiance Fields (NeRF) use surface-based representations or differentiable volume rendering to generate high-fidelity scenes. However, these methods require excessive runtime for rendering, making them impractical for daily applications. To address these challenges, we present $\textbf{EvaSurf}$, an $\textbf{E}$fficient $\textbf{V}$iew-$\textbf{A}$ware Implicit Textured $\textbf{Surf}$ace Reconstruction method on Mobile Devices. In our method, we first employ an efficient surface-based model with a multi-view supervision module to ensure accurate mesh creation. To enable high-fidelity rendering, we learn an implicit texture embedded with a set of Gaussian lobes to capture view-dependent information. Furthermore, With the explicit geometry and the implicit texture, we can employ a lightweight neural shader to reduce the expense of computation and further support real-time rendering on common mobile devices. Extensive experiments demonstrate that our method can reconstruct high-quality appearance and accurate mesh on both synthetic and real-world datasets. Moreover, our method can be trained in just 1-2 hours using a single GPU and run on mobile devices at over 40FPS (Frames Per Second), with a final package required for rendering taking up only 40-50 MB.
• Abstract（参考訳）: 現実世界の3Dオブジェクトの再構築は、仮想現実、ビデオゲーム、アニメーションなどのコンピュータビジョンに多くの応用がある。 理想的には、3次元再構成法はリアルタイムに3次元整合性のある高忠実度結果を生成する。 従来の方法では、フォトコンシスタンス制約や学習した機能を使って画像間でピクセルをマッチさせるが、neural radiance fields(nerf)のような差別化可能なレンダリング手法では、表面ベースの表現や微分可能なボリュームレンダリングを使用して高忠実なシーンを生成する。 しかし、これらのメソッドはレンダリングに過剰なランタイムを必要とし、日々のアプリケーションでは実用的でない。 これらの課題に対処するため、モバイルデバイス上の$\textbf{EvaSurf}$, a $\textbf{E}$fficient $\textbf{V}$iew-$\textbf{A}$ware Implicit Textured $\textbf{Surf}$ace Reconstruction methodを提示する。 提案手法では,まず,マルチビュー監視モジュールを用いた効率的な表面モデルを用いて,正確なメッシュ生成を実現する。 高忠実度レンダリングを可能にするために,ガウスローブの集合に埋め込まれた暗黙のテクスチャを学習し,ビュー依存情報を取得する。 さらに、明示的な幾何学と暗黙的なテクスチャによって、計算コストを削減し、一般的なモバイルデバイスでのリアルタイムレンダリングをさらにサポートするために、軽量のニューラルシェーダを用いることができる。 広範な実験により,合成データと実世界のデータセットの両方において,高品質な外観と正確なメッシュを再現できることが実証された。 さらに,1つのGPUで1～2時間でトレーニングし,40FPS (Frames Per Second) 以上のモバイルデバイス上で動作させることも可能で,最終的なパッケージは40～50MBのレンダリングに必要である。

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