論文の概要: RaFE: Generative Radiance Fields Restoration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.03654v2
• Date: Sun, 7 Apr 2024 07:20:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-09 13:16:25.226543
• Title: RaFE: Generative Radiance Fields Restoration
• Title（参考訳）: RaFE: 生成放射界の復元
• Authors: Zhongkai Wu, Ziyu Wan, Jing Zhang, Jing Liao, Dong Xu,
• Abstract要約: NeRF(Neural Radiance Fields)は、新しいビュー合成と3次元再構成において大きな可能性を証明している。 従来のNeRF修復法は、回復の一般性を無視して、特定の劣化タイプに合わせて調整されている。 本稿では,様々な種類の劣化に対して適用可能な一般放射場復元パイプラインであるRaFEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.602849644666165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: NeRF (Neural Radiance Fields) has demonstrated tremendous potential in novel view synthesis and 3D reconstruction, but its performance is sensitive to input image quality, which struggles to achieve high-fidelity rendering when provided with low-quality sparse input viewpoints. Previous methods for NeRF restoration are tailored for specific degradation type, ignoring the generality of restoration. To overcome this limitation, we propose a generic radiance fields restoration pipeline, named RaFE, which applies to various types of degradations, such as low resolution, blurriness, noise, compression artifacts, or their combinations. Our approach leverages the success of off-the-shelf 2D restoration methods to recover the multi-view images individually. Instead of reconstructing a blurred NeRF by averaging inconsistencies, we introduce a novel approach using Generative Adversarial Networks (GANs) for NeRF generation to better accommodate the geometric and appearance inconsistencies present in the multi-view images. Specifically, we adopt a two-level tri-plane architecture, where the coarse level remains fixed to represent the low-quality NeRF, and a fine-level residual tri-plane to be added to the coarse level is modeled as a distribution with GAN to capture potential variations in restoration. We validate RaFE on both synthetic and real cases for various restoration tasks, demonstrating superior performance in both quantitative and qualitative evaluations, surpassing other 3D restoration methods specific to single task. Please see our project website https://zkaiwu.github.io/RaFE-Project/.
• Abstract（参考訳）: NeRF(Neural Radiance Fields)は、新しいビュー合成と3次元再構成において大きな可能性を示しているが、その性能は入力画像の品質に敏感であり、低品質のスパース入力視点で高忠実なレンダリングを実現するのに苦慮している。 従来のNeRF修復法は、回復の一般性を無視して、特定の劣化タイプに合わせて調整されている。 この制限を克服するために、低分解能、ぼかし、ノイズ、圧縮アーティファクト、またはそれらの組み合わせなど、様々な種類の劣化に適用できる、RaFEと呼ばれる一般的な放射場復元パイプラインを提案する。 提案手法は,市販の2D復元手法の成功を利用して,個別に多視点画像を復元する手法である。 不整合を平均化することによって、ぼやけたNeRFを再構築する代わりに、多視点画像に現れる幾何的および外観上の不整合をよりよく適合させるために、GAN(Generative Adversarial Networks)を用いて新しいアプローチを導入する。 具体的には、低品質のNeRFを表すために粗面が固定されている2層三面体アーキテクチャを採用し、粗面に付加される微細な残留三面体をGANによる分布としてモデル化し、復元における潜在的変動を捉える。 各種修復作業におけるRaFEの有効性を検証し, 定量評価と定性評価の両方において優れた性能を示し, 単独作業に特有な他の3次元修復方法を上回った。 プロジェクトのWebサイト https://zkaiwu.github.io/RaFE-Project/をご覧ください。

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