論文の概要: RING-NeRF : Rethinking Inductive Biases for Versatile and Efficient Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.03357v3
• Date: Wed, 17 Jul 2024 07:47:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 22:58:48.794701
• Title: RING-NeRF : Rethinking Inductive Biases for Versatile and Efficient Neural Fields
• Title（参考訳）: RING-NeRF : 可逆性・高能率ニューラルネットワークのための誘導的ビアーゼの再考
• Authors: Doriand Petit, Steve Bourgeois, Dumitru Pavel, Vincent Gay-Bellile, Florian Chabot, Loic Barthe,
• Abstract要約: 本稿では2つの帰納バイアスを含むRING-NeRFアーキテクチャを提案する。 単一の再構成プロセスは、誘導バイアスを生かし、オンパー性能を実験的に示す。 また、これらの帰納バイアスを生かした単一再構成プロセスを設計し、オンパー性能を実験的に実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1816466088976698
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in Neural Fields mostly rely on developing task-specific supervision which often complicates the models. Rather than developing hard-to-combine and specific modules, another approach generally overlooked is to directly inject generic priors on the scene representation (also called inductive biases) into the NeRF architecture. Based on this idea, we propose the RING-NeRF architecture which includes two inductive biases : a continuous multi-scale representation of the scene and an invariance of the decoder's latent space over spatial and scale domains. We also design a single reconstruction process that takes advantage of those inductive biases and experimentally demonstrates on-par performances in terms of quality with dedicated architecture on multiple tasks (anti-aliasing, few view reconstruction, SDF reconstruction without scene-specific initialization) while being more efficient. Moreover, RING-NeRF has the distinctive ability to dynamically increase the resolution of the model, opening the way to adaptive reconstruction.
• Abstract（参考訳）: ニューラルフィールドの最近の進歩は、しばしばモデルを複雑にするタスク固有の監督の開発に大きく依存している。 合成が難しいモジュールや特定のモジュールを開発する代わりに、一般的に見落とされた別のアプローチは、シーン表現(帰納的バイアスとも呼ばれる)に直接NeRFアーキテクチャにジェネリックな優先順位を注入することである。 この考え方に基づいて、シーンの連続的マルチスケール表現とデコーダの空間的およびスケール的領域上の潜在空間の不変性という2つの帰納バイアスを含むRING-NeRFアーキテクチャを提案する。 また、これらの帰納バイアスを生かした単一再構成プロセスの設計を行い、複数のタスク(アンチエイリアス化、ビュー再構成の少ない、シーン固有の初期化のないSDF再構成)に特化したアーキテクチャによる品質のオンパー性能を、より効率的で実験的に示す。 さらに、RING-NeRFはモデルの解像度を動的に向上し、適応的再構成への道を開くという特徴がある。

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