論文の概要: NeRF Analogies: Example-Based Visual Attribute Transfer for NeRFs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.08622v1
• Date: Tue, 13 Feb 2024 17:47:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-14 14:15:30.500882
• Title: NeRF Analogies: Example-Based Visual Attribute Transfer for NeRFs
• Title（参考訳）: NeRFアナロジ:NeRFの例に基づく視覚属性伝達
• Authors: Michael Fischer, Zhengqin Li, Thu Nguyen-Phuoc, Aljaz Bozic, Zhao Dong, Carl Marshall, Tobias Ritschel
• Abstract要約: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は3次元幾何学の特定の関係とシーンの外観を符号化する。 2次元画像からNeRFへの古典的画像類似性を一般化する。 本手法は3次元形状と外観の混合・マッチング積空間を探索する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.17715832282524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A Neural Radiance Field (NeRF) encodes the specific relation of 3D geometry and appearance of a scene. We here ask the question whether we can transfer the appearance from a source NeRF onto a target 3D geometry in a semantically meaningful way, such that the resulting new NeRF retains the target geometry but has an appearance that is an analogy to the source NeRF. To this end, we generalize classic image analogies from 2D images to NeRFs. We leverage correspondence transfer along semantic affinity that is driven by semantic features from large, pre-trained 2D image models to achieve multi-view consistent appearance transfer. Our method allows exploring the mix-and-match product space of 3D geometry and appearance. We show that our method outperforms traditional stylization-based methods and that a large majority of users prefer our method over several typical baselines.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は3次元幾何学の特定の関係とシーンの外観を符号化する。 そこで我々は,原点NeRFからターゲット3次元形状への外観の移動を意味的に意味のある方法で行うことができるかどうかを問う。 この目的のために、2次元画像からNeRFへの古典的な画像類似性を一般化する。 我々は,多視点一貫した外観伝達を実現するために,大規模な2次元画像モデルからのセマンティック特徴によって駆動されるセマンティック親和性に沿った対応伝達を利用する。 本手法は3次元形状と外観の混合・マッチング積空間を探索する。 提案手法は従来のスタイリゼーション手法よりも優れており,多くのユーザが一般的なベースラインよりも提案手法を好んでいる。

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