論文の概要: SlimmeRF: Slimmable Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10034v1
• Date: Fri, 15 Dec 2023 18:59:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-18 14:33:18.430124
• Title: SlimmeRF: Slimmable Radiance Fields
• Title（参考訳）: slimmerf:スリム化可能なラミアンスフィールド
• Authors: Shiran Yuan and Hao Zhao
• Abstract要約: SlimmeRFは,スリム化によるモデルサイズと精度のトレードオフを瞬時に行うことができるモデルである。 我々はまた、スパースビューのシナリオにおいてより効果的なトレードオフを可能にし、スリム化後に高い精度を達成できることも観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.743863123290521
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) and its variants have recently emerged as successful methods for novel view synthesis and 3D scene reconstruction. However, most current NeRF models either achieve high accuracy using large model sizes, or achieve high memory-efficiency by trading off accuracy. This limits the applicable scope of any single model, since high-accuracy models might not fit in low-memory devices, and memory-efficient models might not satisfy high-quality requirements. To this end, we present SlimmeRF, a model that allows for instant test-time trade-offs between model size and accuracy through slimming, thus making the model simultaneously suitable for scenarios with different computing budgets. We achieve this through a newly proposed algorithm named Tensorial Rank Incrementation (TRaIn) which increases the rank of the model's tensorial representation gradually during training. We also observe that our model allows for more effective trade-offs in sparse-view scenarios, at times even achieving higher accuracy after being slimmed. We credit this to the fact that erroneous information such as floaters tend to be stored in components corresponding to higher ranks. Our implementation is available at https://github.com/Shiran-Yuan/SlimmeRF.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)とその変種は、新しいビュー合成と3次元シーン再構成の手法として最近登場した。 しかし、現在のほとんどのNeRFモデルは、大きなモデルサイズを使用して高い精度を達成するか、精度をトレードオフすることで高いメモリ効率を達成する。 高い精度のモデルは低メモリデバイスには適合せず、メモリ効率のよいモデルは高品質の要求を満たすことができない。 そこで本研究では,スリム化によるモデルサイズと精度のトレードオフを瞬時に行うためのモデルであるslimmerfを提案する。 我々は、トレーニング中にモデルのテンソル表現のランクを徐々に上昇させるTRaIn(Tensorial Rank Incrementation)というアルゴリズムによってこれを達成した。 我々はまた、スパースビューシナリオにおいてより効果的なトレードオフを可能にし、スリム化後に高い精度を達成できることも観察した。 これは,フローターなどの誤情報が,上位層に対応する構成要素に格納される傾向があるためである。 実装はhttps://github.com/Shiran-Yuan/SlimmeRF.comで公開しています。

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