論文の概要: INPC: Implicit Neural Point Clouds for Radiance Field Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16862v1
• Date: Mon, 25 Mar 2024 15:26:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 20:44:21.776073
• Title: INPC: Implicit Neural Point Clouds for Radiance Field Rendering
• Title（参考訳）: INPC: レイディアンスフィールドレンダリングのための暗黙のニューラルポイント雲
• Authors: Florian Hahlbohm, Linus Franke, Moritz Kappel, Susana Castillo, Marc Stamminger, Marcus Magnor,
• Abstract要約: 現実世界のシーンを再現し、新しい視点で合成するための新しいアプローチを提案する。 本研究では,連続オクツリー型確率場とマルチ解像度ハッシュグリッドにおける点雲を暗黙的に符号化するハイブリッドシーン表現を提案する。 本手法は,対話的なフレームレートで高速な推論を実現し,さらに性能を高めるために露骨な点雲を抽出することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.64500060725726
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a new approach for reconstruction and novel-view synthesis of unbounded real-world scenes. In contrast to previous methods using either volumetric fields, grid-based models, or discrete point cloud proxies, we propose a hybrid scene representation, which implicitly encodes a point cloud in a continuous octree-based probability field and a multi-resolution hash grid. In doing so, we combine the benefits of both worlds by retaining favorable behavior during optimization: Our novel implicit point cloud representation and differentiable bilinear rasterizer enable fast rendering while preserving fine geometric detail without depending on initial priors like structure-from-motion point clouds. Our method achieves state-of-the-art image quality on several common benchmark datasets. Furthermore, we achieve fast inference at interactive frame rates, and can extract explicit point clouds to further enhance performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非有界現実シーンの再構成と新規ビュー合成のための新しいアプローチを提案する。 ボリュームフィールド,グリッドベースモデル,あるいは離散点クラウドプロキシを用いた従来の手法とは対照的に,連続オクツリーベースの確率場とマルチ解像度のハッシュグリッド内の点雲を暗黙的に符号化するハイブリッドシーン表現を提案する。 我々の新しい暗黙の点クラウド表現と微分可能な双線形ラスタライザは、構造から運動点クラウドのような初期前提に依存することなく、細かな幾何学的詳細を保ちながら高速なレンダリングを可能にします。 提案手法は,複数のベンチマークデータセットを用いて,最先端の画像品質を実現する。 さらに,対話的なフレームレートで高速な推論を実現し,露骨な点雲を抽出して性能をさらに向上させることができる。

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