論文の概要: Efficient Dynamic-NeRF Based Volumetric Video Coding with Rate Distortion Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01380v1
• Date: Fri, 2 Feb 2024 13:03:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 15:29:07.350197
• Title: Efficient Dynamic-NeRF Based Volumetric Video Coding with Rate Distortion Optimization
• Title（参考訳）: レート歪み最適化による高能率動的nerfベースボリュームビデオ符号化
• Authors: Zhiyu Zhang, Guo Lu, Huanxiong Liang, Anni Tang, Qiang Hu, Li Song
• Abstract要約: NeRFは、シンプルな表現と強力な3Dモデリング機能のおかげで、ボリュームビデオ圧縮において顕著な可能性を秘めている。 ReRFは、モデリングを圧縮プロセスから分離し、最適化された圧縮効率をもたらす。 本稿では,よりコンパクトな動的NeRFに基づくボリュームビデオ圧縮手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.089468798269674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Volumetric videos, benefiting from immersive 3D realism and interactivity, hold vast potential for various applications, while the tremendous data volume poses significant challenges for compression. Recently, NeRF has demonstrated remarkable potential in volumetric video compression thanks to its simple representation and powerful 3D modeling capabilities, where a notable work is ReRF. However, ReRF separates the modeling from compression process, resulting in suboptimal compression efficiency. In contrast, in this paper, we propose a volumetric video compression method based on dynamic NeRF in a more compact manner. Specifically, we decompose the NeRF representation into the coefficient fields and the basis fields, incrementally updating the basis fields in the temporal domain to achieve dynamic modeling. Additionally, we perform end-to-end joint optimization on the modeling and compression process to further improve the compression efficiency. Extensive experiments demonstrate that our method achieves higher compression efficiency compared to ReRF on various datasets.
• Abstract（参考訳）: 没入的な3d現実主義と対話性から恩恵を受けたボリュームビデオは、様々なアプリケーションにとって大きな可能性を秘めている。 最近、NeRFは、そのシンプルな表現と強力な3Dモデリング能力により、ボリュームビデオ圧縮において顕著な可能性を実証している。 しかし、rerfはモデルを圧縮プロセスから分離し、サブ最適圧縮効率をもたらす。 一方,本稿では,よりコンパクトな動的NeRFに基づくボリュームビデオ圧縮手法を提案する。 具体的には、nrf表現を係数場と基底場に分解し、時間領域の基底フィールドを段階的に更新して動的モデリングを行う。 さらに,圧縮効率をさらに向上させるために,モデリングと圧縮プロセスのエンドツーエンド共同最適化を行う。 実験により, 各種データセットのReRFと比較して圧縮効率が高いことを示した。

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