論文の概要: 3D Reconstruction with Fast Dipole Sums

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.16788v1
• Date: Mon, 27 May 2024 03:23:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-28 19:16:00.311623
• Title: 3D Reconstruction with Fast Dipole Sums
• Title（参考訳）: 高速双極子サムを用いた3次元再構成
• Authors: Hanyu Chen, Bailey Miller, Ioannis Gkioulekas,
• Abstract要約: マルチビュー画像から高忠実度表面を再構成する手法を提案する。 本手法では,点雲内の点当たりの属性を任意のものにするために,巻線数を一般化する双極子和という新しい点ベース表現を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.865206085308728
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a technique for the reconstruction of high-fidelity surfaces from multi-view images. Our technique uses a new point-based representation, the dipole sum, which generalizes the winding number to allow for interpolation of arbitrary per-point attributes in point clouds with noisy or outlier points. Using dipole sums allows us to represent implicit geometry and radiance fields as per-point attributes of a point cloud, which we initialize directly from structure from motion. We additionally derive Barnes-Hut fast summation schemes for accelerated forward and reverse-mode dipole sum queries. These queries facilitate the use of ray tracing to efficiently and differentiably render images with our point-based representations, and thus update their point attributes to optimize scene geometry and appearance. We evaluate this inverse rendering framework against state-of-the-art alternatives, based on ray tracing of neural representations or rasterization of Gaussian point-based representations. Our technique significantly improves reconstruction quality at equal runtimes, while also supporting more general rendering techniques such as shadow rays for direct illumination. In the supplement, we provide interactive visualizations of our results.
• Abstract（参考訳）: マルチビュー画像から高忠実度表面を再構成する手法を提案する。 提案手法では,新たな点ベース表現である双極子和を用いて,ゆらぎや外接点を持つ点雲における任意の点間属性の補間を可能にする。 双極子和を用いることで、暗黙の幾何学と放射場を点雲の点当たりの属性として表現することができ、運動から構造を直接初期化する。 さらに、高速化されたフォワードとリバースモードのダイポール和クエリに対するBarnes-Hut高速和スキームを導出する。 これらのクエリは、レイトレーシングを利用することで、画像のポイントベース表現を効率よく、微分的にレンダリングし、ポイント属性を更新することで、シーンの形状と外観を最適化する。 我々は,ニューラル表現のレイトレーシングやガウス点ベース表現のラスタ化に基づく,最先端の代替手法に対するこの逆レンダリングフレームワークの評価を行った。 また, 直接照明のための影線などのより一般的なレンダリング技術もサポートした。 このサプリメントでは、結果のインタラクティブな可視化を提供する。

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