論文の概要: MixRT: Mixed Neural Representations For Real-Time NeRF Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11841v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 04:14:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 16:58:07.709350
• Title: MixRT: Mixed Neural Representations For Real-Time NeRF Rendering
• Title（参考訳）: MixRT:リアルタイムNeRFレンダリングのための混合ニューラル表現
• Authors: Chaojian Li, Bichen Wu, Peter Vajda, Yingyan (Celine) Lin
• Abstract要約: 我々は、低品質メッシュ、ビュー依存変位マップ、圧縮されたNeRFモデルを含む新しいNeRF表現であるMixRTを提案する。 この設計は、既存のグラフィックスハードウェアの能力を効果的に活用し、エッジデバイス上でリアルタイムのNeRFレンダリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.040636076067393
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Field (NeRF) has emerged as a leading technique for novel view synthesis, owing to its impressive photorealistic reconstruction and rendering capability. Nevertheless, achieving real-time NeRF rendering in large-scale scenes has presented challenges, often leading to the adoption of either intricate baked mesh representations with a substantial number of triangles or resource-intensive ray marching in baked representations. We challenge these conventions, observing that high-quality geometry, represented by meshes with substantial triangles, is not necessary for achieving photorealistic rendering quality. Consequently, we propose MixRT, a novel NeRF representation that includes a low-quality mesh, a view-dependent displacement map, and a compressed NeRF model. This design effectively harnesses the capabilities of existing graphics hardware, thus enabling real-time NeRF rendering on edge devices. Leveraging a highly-optimized WebGL-based rendering framework, our proposed MixRT attains real-time rendering speeds on edge devices (over 30 FPS at a resolution of 1280 x 720 on a MacBook M1 Pro laptop), better rendering quality (0.2 PSNR higher in indoor scenes of the Unbounded-360 datasets), and a smaller storage size (less than 80% compared to state-of-the-art methods).
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、その印象的なフォトリアリスティックな再構成とレンダリング能力により、新しいビュー合成の先駆的な技術として登場した。 それでも、大規模なシーンでリアルタイムのNeRFレンダリングを実現することは課題を示しており、しばしば、相当数の三角形を持つ複雑な焼成メッシュ表現や、焼成表現におけるリソース集約光線マーチングの採用につながっている。 我々はこれらの慣習に挑戦し、実質的な三角形を持つメッシュで表される高品質な幾何学は、フォトリアリスティックなレンダリング品質を達成するために必要ではないと観察する。 その結果、低品質メッシュ、ビュー依存変位マップ、圧縮されたNeRFモデルを含む新しいNeRF表現であるMixRTを提案する。 この設計は、既存のグラフィックスハードウェアの機能を活用し、エッジデバイス上でリアルタイムのNeRFレンダリングを可能にする。 高度に最適化されたwebglベースのレンダリングフレームワークを利用することで、mixrtはエッジデバイス(macbook m1 proラップトップで解像度180 x 720で30fps以上)でリアルタイムレンダリング速度を実現し、レンダリング品質(非バウンド360データセットの屋内シーンでは0.2psnr)、ストレージサイズ(最先端のメソッドと比較して80%未満)を向上した。

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