論文の概要: SeamlessNeRF: Stitching Part NeRFs with Gradient Propagation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16127v1
- Date: Mon, 30 Oct 2023 15:52:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-03 13:30:09.192530
- Title: SeamlessNeRF: Stitching Part NeRFs with Gradient Propagation
- Title（参考訳）: SeamlessNeRF: 勾配伝搬による部分NeRFのスチッチ化
- Authors: Bingchen Gong and Yuehao Wang and Xiaoguang Han and Qi Dou
- Abstract要約: 複数のNeRFをシームレスに混合する新しいアプローチであるSeamlessNeRFを提案する。
具体的には,ターゲット放射界の外観を最適化し,音源場との調和を図ることを目的としている。
本手法は, 境界領域から目標領域全体へのソースの出現を勾配を通じて効果的に伝播させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.284044381058575
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neural Radiance Fields (NeRFs) have emerged as promising digital mediums of
3D objects and scenes, sparking a surge in research to extend the editing
capabilities in this domain. The task of seamless editing and merging of
multiple NeRFs, resembling the ``Poisson blending'' in 2D image editing,
remains a critical operation that is under-explored by existing work. To fill
this gap, we propose SeamlessNeRF, a novel approach for seamless appearance
blending of multiple NeRFs. In specific, we aim to optimize the appearance of a
target radiance field in order to harmonize its merge with a source field. We
propose a well-tailored optimization procedure for blending, which is
constrained by 1) pinning the radiance color in the intersecting boundary area
between the source and target fields and 2) maintaining the original gradient
of the target. Extensive experiments validate that our approach can effectively
propagate the source appearance from the boundary area to the entire target
field through the gradients. To the best of our knowledge, SeamlessNeRF is the
first work that introduces gradient-guided appearance editing to radiance
fields, offering solutions for seamless stitching of 3D objects represented in
NeRFs.
- Abstract（参考訳）: neural radiance fields(nerfs)は、3dオブジェクトとシーンのデジタルメディアとして登場し、この領域で編集機能を拡張する研究が急増した。
複数NeRFのシームレスな編集とマージのタスクは、2D画像編集における ''Poisson blending''' に似ており、既存の作業で探索されていない重要な操作のままである。
このギャップを埋めるために、複数のNeRFをシームレスに混合する新しいアプローチであるSeamlessNeRFを提案する。
具体的には,ターゲット放射界の外観を最適化し,音源場との調和を図ることを目的としている。
本稿では,ブレンディングの最適化手法を提案する。
1)光源と対象フィールドとの交差境界領域における放射色をピン留めする。
2) 目標の本来の勾配を維持すること。
広範な実験により,我々のアプローチは,勾配を通じて境界領域から対象フィールド全体へのソースの出現を効果的に伝達できることを検証した。
われわれの知る限り、seamlessnerfはradianceフィールドにグラデーションガイド付き外観編集を導入する最初の作品であり、nerfで表現された3dオブジェクトをシームレスに縫い合わせるためのソリューションを提供する。
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