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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16862v2
• Date: Tue, 11 Mar 2025 16:51:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-12 22:35:51.167511
• 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, Martin Eisemann, Marc Stamminger, Marcus Magnor,
• Abstract要約: 本稿では,現実世界のシーンを再現し,新しいビュー・シンセサイザーを構築するための新しいアプローチを提案する。 連続オクツリー型確率場における非有界な幾何学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。 インタラクティブなフレームレートで高速な推論を実現し、トレーニングされたモデルを大規模で明示的なポイントクラウドに変換することで、パフォーマンスをさらに向上します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6267319156345
• 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 the geometry in a continuous octree-based probability field and view-dependent appearance in a multi-resolution hash grid. This allows for extraction of arbitrary explicit point clouds, which can be rendered using rasterization. In doing so, we combine the benefits of both worlds and retain favorable behavior during optimization: Our novel implicit point cloud representation and differentiable bilinear rasterizer enable fast rendering while preserving the fine geometric detail captured by volumetric neural fields. Furthermore, this representation does not depend on priors like structure-from-motion point clouds. Our method achieves state-of-the-art image quality on common benchmarks. Furthermore, we achieve fast inference at interactive frame rates, and can convert our trained model into a large, explicit point cloud to further enhance performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,非有界な現実世界のシーンを再現し,新しい視点で合成する手法を提案する。 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に幾何学を暗黙的にエンコードし,マルチ解像度のハッシュグリッドにビュー依存の外観を与えるハイブリッドシーン表現を提案する。 これにより任意の明示的な点雲の抽出が可能となり、ラスタ化を用いてレンダリングすることができる。 我々の新しい暗黙の点雲表現と微分可能な双線形ラスタライザは、容積のニューラルネットワークが捉えた細かい幾何学的詳細を保存しながら高速なレンダリングを可能にします。 さらに、この表現は、運動点雲の構造のような先行に依存しない。 提案手法は,一般的なベンチマークにおいて,最先端の画像品質を実現する。 さらに、インタラクティブなフレームレートで高速な推論を実現し、トレーニングされたモデルを大規模で明示的なポイントクラウドに変換することで、パフォーマンスをさらに向上する。

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