論文の概要: CombiNeRF: A Combination of Regularization Techniques for Few-Shot Neural Radiance Field View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14412v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 13:59:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 13:59:14.702868
• Title: CombiNeRF: A Combination of Regularization Techniques for Few-Shot Neural Radiance Field View Synthesis
• Title（参考訳）: CombiNeRF:Few-Shot Neural Radiance Field View Synthesisのための正規化手法の組み合わせ
• Authors: Matteo Bonotto, Luigi Sarrocco, Daniele Evangelista, Marco Imperoli, Alberto Pretto,
• Abstract要約: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、十分に多くのビューが利用可能である場合に、新しいビュー合成のための印象的な結果を示す。 本稿では,複数の正規化手法を相乗的に組み合わせたCombiNeRFを提案する。 CombiNeRFは、いくつかの公開データセットにおいて、数ショット設定で最先端の手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.374796982212312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRFs) have shown impressive results for novel view synthesis when a sufficiently large amount of views are available. When dealing with few-shot settings, i.e. with a small set of input views, the training could overfit those views, leading to artifacts and geometric and chromatic inconsistencies in the resulting rendering. Regularization is a valid solution that helps NeRF generalization. On the other hand, each of the most recent NeRF regularization techniques aim to mitigate a specific rendering problem. Starting from this observation, in this paper we propose CombiNeRF, a framework that synergically combines several regularization techniques, some of them novel, in order to unify the benefits of each. In particular, we regularize single and neighboring rays distributions and we add a smoothness term to regularize near geometries. After these geometric approaches, we propose to exploit Lipschitz regularization to both NeRF density and color networks and to use encoding masks for input features regularization. We show that CombiNeRF outperforms the state-of-the-art methods with few-shot settings in several publicly available datasets. We also present an ablation study on the LLFF and NeRF-Synthetic datasets that support the choices made. We release with this paper the open-source implementation of our framework.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は、十分に多くのビューが利用可能である場合に、新しいビュー合成のための印象的な結果を示す。 少数のショット設定、すなわち入力ビューの小さなセットを扱う場合、トレーニングはこれらのビューに過度に適合し、結果のレンダリングにおけるアーティファクトと幾何学的および彩色的不整合をもたらす可能性がある。 正規化は、NeRFの一般化に役立つ有効な解である。 一方、最新のNeRF正則化手法は、それぞれ特定のレンダリング問題を緩和することを目的としている。 そこで本研究では,複数の正規化手法を相乗的に組み合わせたフレームワークであるCombiNeRFを提案する。 特に、単光線と隣接光線の分布を正則化し、近傍の測地線を正則化する滑らかな項を加える。 これらの幾何学的アプローチの後、我々はNeRF密度とカラーネットワークの両方に対するリプシッツ正則化と、入力特徴量正則化のための符号化マスクの利用を提案する。 CombiNeRFは、いくつかの公開データセットにおいて、数ショット設定で最先端の手法よりも優れていることを示す。 また,選択を支援するLLFFおよびNeRF合成データセットについて,アブレーション研究を行った。 本論文では,フレームワークのオープンソース実装について述べる。

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