論文の概要: Neural radiance fields-based holography [Invited]

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01137v1
• Date: Sat, 2 Mar 2024 08:49:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 15:10:23.144238
• Title: Neural radiance fields-based holography [Invited]
• Title（参考訳）: 神経放射場に基づくホログラフィー [invited]
• Authors: Minsung Kang and Fan Wang and Kai Kumano and Tomoyoshi Ito and Tomoyoshi Shimobaba
• Abstract要約: 本研究ではニューラルラジアンス場(NeRF)に基づくホログラム生成手法を提案する。 NeRFはボリュームレンダリングに基づく2次元画像からの3次元光場再構成のための最先端技術である。 深部ニューラルネットワークを用いたホログラム生成のためのNeRFによる2次元画像から生成した3次元光場から直接レンダリングパイプラインを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.21409559694043
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study presents a novel approach for generating holograms based on the neural radiance fields (NeRF) technique. Generating three-dimensional (3D) data is difficult in hologram computation. NeRF is a state-of-the-art technique for 3D light-field reconstruction from 2D images based on volume rendering. The NeRF can rapidly predict new-view images that do not include a training dataset. In this study, we constructed a rendering pipeline directly from a 3D light field generated from 2D images by NeRF for hologram generation using deep neural networks within a reasonable time. The pipeline comprises three main components: the NeRF, a depth predictor, and a hologram generator, all constructed using deep neural networks. The pipeline does not include any physical calculations. The predicted holograms of a 3D scene viewed from any direction were computed using the proposed pipeline. The simulation and experimental results are presented.
• Abstract（参考訳）: 本研究ではニューラル放射場(NeRF)技術に基づくホログラム生成手法を提案する。 ホログラム計算では3次元データの生成は困難である。 NeRFはボリュームレンダリングに基づく2次元画像からの3次元光場再構成技術である。 NeRFは、トレーニングデータセットを含まない新しいビューイメージを迅速に予測できる。 本研究では,NeRFによる2次元画像から生成した3次元光場から直接,深層ニューラルネットワークを用いたホログラム生成のためのレンダリングパイプラインを構築した。 パイプラインは、NeRF、深度予測器、ホログラム生成器の3つの主要コンポーネントで構成され、いずれもディープニューラルネットワークを用いて構築されている。 パイプラインには物理計算は一切含まれない。 提案するパイプラインを用いて,任意の方向から見る3次元シーンのホログラムを計算した。 シミュレーションと実験結果が得られた。

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