論文の概要: Finding Waldo: Towards Efficient Exploration of NeRF Scene Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04508v2
• Date: Fri, 8 Mar 2024 10:34:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 10:40:44.850555
• Title: Finding Waldo: Towards Efficient Exploration of NeRF Scene Spaces
• Title（参考訳）: waldoの発見:nyrfシーン空間の効率的な探索に向けて
• Authors: Evangelos Skartados, Mehmet Kerim Yucel, Bruno Manganelli, Anastasios Drosou, Albert Sa\`a-Garriga
• Abstract要約: 我々は,NeRFモデル入力の効率的な発見として,シーン探索フレームワークを提案し,正式に定義する。 シーン探索に対処するアプローチの欠如を解決するため,まず誘導ランダム探索 (GRS) と詩補間探索 (PIBS) という2つのベースライン手法を提案する。 そこで我々は,シーン探索を最適化問題としてキャストし,探索のための基準に依存しない進化誘導ポッドサーチ(EGPS)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.944459754818577
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) have quickly become the primary approach for 3D reconstruction and novel view synthesis in recent years due to their remarkable performance. Despite the huge interest in NeRF methods, a practical use case of NeRFs has largely been ignored; the exploration of the scene space modelled by a NeRF. In this paper, for the first time in the literature, we propose and formally define the scene exploration framework as the efficient discovery of NeRF model inputs (i.e. coordinates and viewing angles), using which one can render novel views that adhere to user-selected criteria. To remedy the lack of approaches addressing scene exploration, we first propose two baseline methods called Guided-Random Search (GRS) and Pose Interpolation-based Search (PIBS). We then cast scene exploration as an optimization problem, and propose the criteria-agnostic Evolution-Guided Pose Search (EGPS) for efficient exploration. We test all three approaches with various criteria (e.g. saliency maximization, image quality maximization, photo-composition quality improvement) and show that our EGPS performs more favourably than other baselines. We finally highlight key points and limitations, and outline directions for future research in scene exploration.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は,近年,その顕著な性能から3次元再構成と新しいビュー・シンセサイザーの主要なアプローチとなっている。 NeRF法への大きな関心にもかかわらず、NeRFの実用的なユースケースは無視されており、NeRFをモデルとしたシーン空間の探索が行なわれている。 本稿では,本論文で初めて,ユーザの選択した基準に準拠した新しいビューを描画できる,NeRFモデル入力(座標と視角)の効率的な発見として,シーン探索フレームワークを提案し,正式に定義する。 シーン探索に対処するアプローチの欠如を解消するため,まず誘導ランダム探索 (GRS) と擬似補間探索 (PIBS) という2つのベースライン手法を提案する。 そこで我々は,シーン探索を最適化問題としてキャストし,効率的な探索のための基準に依存しない進化誘導ポーズ探索(EGPS)を提案する。 様々な基準(例えば、サリエンシの最大化、画質の最大化、光合成品質の改善)で3つのアプローチを試験し、EGPSが他のベースラインよりも好適であることを示す。 最終的に重要なポイントと限界を強調し、今後の現場探査研究の方向性を概説する。

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