論文の概要: Efficient Encoding of Graphics Primitives with Simplex-based Structures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15439v1
• Date: Sun, 26 Nov 2023 21:53:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 17:43:11.537524
• Title: Efficient Encoding of Graphics Primitives with Simplex-based Structures
• Title（参考訳）: simplex 構造を用いたグラフィックプリミティブの効率的な符号化
• Authors: Yibo Wen, Yunfan Yang
• Abstract要約: 本稿では,グラフィックプリミティブを符号化するシンプルな手法を提案する。 提案手法は, 2次元画像整合作業において, ベースライン法に比べて9.4%少ない時間で画像の整合を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8158530638728501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Grid-based structures are commonly used to encode explicit features for graphics primitives such as images, signed distance functions (SDF), and neural radiance fields (NeRF) due to their simple implementation. However, in $n$-dimensional space, calculating the value of a sampled point requires interpolating the values of its $2^n$ neighboring vertices. The exponential scaling with dimension leads to significant computational overheads. To address this issue, we propose a simplex-based approach for encoding graphics primitives. The number of vertices in a simplex-based structure increases linearly with dimension, making it a more efficient and generalizable alternative to grid-based representations. Using the non-axis-aligned simplicial structure property, we derive and prove a coordinate transformation, simplicial subdivision, and barycentric interpolation scheme for efficient sampling, which resembles transformation procedures in the simplex noise algorithm. Finally, we use hash tables to store multiresolution features of all interest points in the simplicial grid, which are passed into a tiny fully connected neural network to parameterize graphics primitives. We implemented a detailed simplex-based structure encoding algorithm in C++ and CUDA using the methods outlined in our approach. In the 2D image fitting task, the proposed method is capable of fitting a giga-pixel image with 9.4% less time compared to the baseline method proposed by instant-ngp, while maintaining the same quality and compression rate. In the volumetric rendering setup, we observe a maximum 41.2% speedup when the samples are dense enough.
• Abstract（参考訳）: グリッドベースの構造は、画像、符号付き距離関数(SDF)、ニューラルレイディアンスフィールド(NeRF)などのグラフィックプリミティブの明示的な特徴を符号化するのに一般的に用いられる。 しかし、$n$次元空間では、サンプリングされた点の値を計算するには、その2^n$隣接する頂点の値を補間する必要がある。 次元による指数的スケーリングは、大きな計算オーバーヘッドをもたらす。 本稿では,グラフィックプリミティブをエンコードするためのsimplexベースの手法を提案する。 simplexベースの構造における頂点の数は次元とともに線形に増加するので、グリッドベースの表現よりも効率的で一般化できる。 非軸整合simplicial構造特性を用いて、単純なノイズアルゴリズムの変換手順に類似した効率的なサンプリングのための座標変換、simplicial subdivision、Barycentric interpolationスキームを導出し、証明する。 最後に、ハッシュテーブルを使用して、簡単なグリッドにすべての関心点の多重解像度の特徴を格納し、グラフィックプリミティブをパラメータ化するために、完全に接続された小さなニューラルネットワークに渡します。 我々は,C++ と CUDA で簡単な構造符号化アルゴリズムを実装した。 2次元画像整合作業において,提案手法は,同じ品質と圧縮率を維持しつつ,インスタントngpで提案したベースライン法に比べて9.4%の時間でギガピクセル画像の整合を行うことができる。 ボリュームレンダリングでは、サンプルが十分に密度が高いときに41.2%のスピードアップを観測する。

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