論文の概要: NeLF-Pro: Neural Light Field Probes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13328v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 17:18:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-22 17:01:29.318524
• Title: NeLF-Pro: Neural Light Field Probes
• Title（参考訳）: NeLF-Pro: ニューラルネットワークプローブ
• Authors: Zinuo You, Andreas Geiger, Anpei Chen
• Abstract要約: NeLF-Proは、様々な自然界の光場をモデリングし、再構成するための新しい表現である。 世界の3Dシーンを高速に再現する手法とは対照的に,シーンの光場を局所的な光場特徴プローブの集合としてモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.75238904977802
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present NeLF-Pro, a novel representation for modeling and reconstructing light fields in diverse natural scenes that vary in extend and spatial granularity. In contrast to previous fast reconstruction methods that represent the 3D scene globally, we model the light field of a scene as a set of local light field feature probes, parameterized with position and multi-channel 2D feature maps. Our central idea is to bake the scene's light field into spatially varying learnable representations and to query point features by weighted blending of probes close to the camera - allowing for mipmap representation and rendering. We introduce a novel vector-matrix-matrix (VMM) factorization technique that effectively represents the light field feature probes as products of core factors (i.e., VM) shared among local feature probes, and a basis factor (i.e., M) - efficiently encoding internal relationships and patterns within the scene.Experimentally, we demonstrate that NeLF-Pro significantly boosts the performance of feature grid-based representations, and achieves fast reconstruction with better rendering quality while maintaining compact modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,様々な自然場面における光場のモデリングと再構成のための新しい表現であるnelf-proを提案する。 3dシーンをグローバルに表現する従来の高速再構成手法とは対照的に,各シーンの光野を,位置と多チャンネル2d特徴マップでパラメータ化された局所光場特徴プローブの集合としてモデル化する。 中心となるアイデアは、シーンの光場を空間的に変化する学習可能な表現に焼き込み、カメラの近くにあるプローブを重み付けてブレンドすることでポイントの特徴を問い合わせることです。 We introduce a novel vector-matrix-matrix (VMM) factorization technique that effectively represents the light field feature probes as products of core factors (i.e., VM) shared among local feature probes, and a basis factor (i.e., M) - efficiently encoding internal relationships and patterns within the scene.Experimentally, we demonstrate that NeLF-Pro significantly boosts the performance of feature grid-based representations, and achieves fast reconstruction with better rendering quality while maintaining compact modeling.

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