論文の概要: Mesh2NeRF: Direct Mesh Supervision for Neural Radiance Field Representation and Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19319v2
• Date: Thu, 5 Sep 2024 15:55:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 03:32:18.991618
• Title: Mesh2NeRF: Direct Mesh Supervision for Neural Radiance Field Representation and Generation
• Title（参考訳）: Mesh2NeRF: ニューラルラジアンスフィールド表現と生成のためのダイレクトメッシュスーパービジョン
• Authors: Yujin Chen, Yinyu Nie, Benjamin Ummenhofer, Reiner Birkl, Michael Paulitsch, Matthias Müller, Matthias Nießner,
• Abstract要約: Mesh2NeRFは、3次元生成タスクのためのテクスチャメッシュから地上構造放射場を導出するアプローチである。 各種タスクにおけるMesh2NeRFの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.346733271166926
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Mesh2NeRF, an approach to derive ground-truth radiance fields from textured meshes for 3D generation tasks. Many 3D generative approaches represent 3D scenes as radiance fields for training. Their ground-truth radiance fields are usually fitted from multi-view renderings from a large-scale synthetic 3D dataset, which often results in artifacts due to occlusions or under-fitting issues. In Mesh2NeRF, we propose an analytic solution to directly obtain ground-truth radiance fields from 3D meshes, characterizing the density field with an occupancy function featuring a defined surface thickness, and determining view-dependent color through a reflection function considering both the mesh and environment lighting. Mesh2NeRF extracts accurate radiance fields which provides direct supervision for training generative NeRFs and single scene representation. We validate the effectiveness of Mesh2NeRF across various tasks, achieving a noteworthy 3.12dB improvement in PSNR for view synthesis in single scene representation on the ABO dataset, a 0.69 PSNR enhancement in the single-view conditional generation of ShapeNet Cars, and notably improved mesh extraction from NeRF in the unconditional generation of Objaverse Mugs.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元生成タスクのためのテクスチャメッシュから地中構造放射場を導出するMesh2NeRFを提案する。 多くの3D生成アプローチは3Dシーンをトレーニングのための放射場として表現している。 それらの地平線放射場は、通常、大規模な合成3Dデータセットからのマルチビューレンダリングが組み込まれており、多くの場合、閉塞や不適合の問題によるアーティファクトが生じる。 そこで,Mesh2NeRFでは,3次元メッシュから地中構造ラジアンス場を直接取得する解析解を提案し,表面の厚みを規定した占有関数で密度場を特徴付けるとともに,メッシュと環境光の両方を考慮した反射関数によるビュー依存色を決定する。 Mesh2NeRFは、生成型NeRFと単一シーン表現のトレーニングのための直接監督を提供する正確な放射場を抽出する。 各種タスクにおけるMesh2NeRFの有効性を検証し,ABOデータセット上での単一シーン表現におけるPSNRの3.12dB向上,ShapeNetカーの単一条件生成における0.69 PSNR向上,およびObjaverse Mugsの非条件生成におけるNeRFからのメッシュ抽出の改善など,PSNRの注目すべき3.12dB向上を実現した。

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