論文の概要: FPRF: Feed-Forward Photorealistic Style Transfer of Large-Scale 3D Neural Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05516v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 19:27:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-13 02:07:12.975504
• Title: FPRF: Feed-Forward Photorealistic Style Transfer of Large-Scale 3D Neural Radiance Fields
• Title（参考訳）: fprf:大規模3次元光放射場のフィードフォワード光リアリスティックスタイル転送
• Authors: GeonU Kim, Kim Youwang, Tae-Hyun Oh
• Abstract要約: FPRFは、任意の複数のスタイルの参照イメージを最適化することなく、大規模な3Dシーンをスタイリングする。 FPRFは、多彩な参照画像を持つ大規模シーンに対して、好適なフォトリアリスティック品質の3Dシーンスタイリングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.705795612467956
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present FPRF, a feed-forward photorealistic style transfer method for large-scale 3D neural radiance fields. FPRF stylizes large-scale 3D scenes with arbitrary, multiple style reference images without additional optimization while preserving multi-view appearance consistency. Prior arts required tedious per-style/-scene optimization and were limited to small-scale 3D scenes. FPRF efficiently stylizes large-scale 3D scenes by introducing a style-decomposed 3D neural radiance field, which inherits AdaIN's feed-forward stylization machinery, supporting arbitrary style reference images. Furthermore, FPRF supports multi-reference stylization with the semantic correspondence matching and local AdaIN, which adds diverse user control for 3D scene styles. FPRF also preserves multi-view consistency by applying semantic matching and style transfer processes directly onto queried features in 3D space. In experiments, we demonstrate that FPRF achieves favorable photorealistic quality 3D scene stylization for large-scale scenes with diverse reference images. Project page: https://kim-geonu.github.io/FPRF/
• Abstract（参考訳）: 大規模3次元神経放射場のためのフィードフォワード光写実的スタイル伝達法であるFPRFを提案する。 FPRFは、大規模な3Dシーンを任意の複数のスタイルの参照画像でスタイリングする。 従来の芸術では、スタイルやシーンごとに退屈な最適化が必要で、小規模の3dシーンに限られていた。 FPRFは、AdaINのフィードフォワードスタイリゼーション機構を継承し、任意のスタイルの参照画像をサポートするスタイル分解型3Dニューラルラディアンスフィールドを導入することで、大規模3Dシーンを効率的にスタイリングする。 さらに、FPRFはセマンティック対応マッチングとローカルAdaINによるマルチ参照スタイリングをサポートし、3Dシーンスタイルの多様なユーザ制御を追加している。 FPRFはまた、セマンティックマッチングとスタイル転送プロセスを3D空間のクエリー機能に直接適用することで、マルチビューの一貫性を保っている。 実験では,FPRFが多彩な参照画像を持つ大規模シーンに対して,好適な画質の3Dシーンスタイリングを実現することを示した。 プロジェクトページ: https://kim-geonu.github.io/FPRF/

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