論文の概要: ASSR-NeRF: Arbitrary-Scale Super-Resolution on Voxel Grid for High-Quality Radiance Fields Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.20066v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 17:22:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 16:10:57.827670
• Title: ASSR-NeRF: Arbitrary-Scale Super-Resolution on Voxel Grid for High-Quality Radiance Fields Reconstruction
• Title（参考訳）: ASSR-NeRF:高次放射場再構成のためのボクセルグリッドの任意スケール超解法
• Authors: Ding-Jiun Huang, Zi-Ting Chou, Yu-Chiang Frank Wang, Cheng Sun,
• Abstract要約: 暗黙的あるいは明示的な表現を持つ放射場を構築することにより、NeRFに基づく3Dシーンの再構成を行う。 超高解像度ノベルビュー合成のための新しいフレームワークであるArbitrary-Scale Super-Resolution NeRF (ASSR-NeRF)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.21399221644529
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: NeRF-based methods reconstruct 3D scenes by building a radiance field with implicit or explicit representations. While NeRF-based methods can perform novel view synthesis (NVS) at arbitrary scale, the performance in high-resolution novel view synthesis (HRNVS) with low-resolution (LR) optimization often results in oversmoothing. On the other hand, single-image super-resolution (SR) aims to enhance LR images to HR counterparts but lacks multi-view consistency. To address these challenges, we propose Arbitrary-Scale Super-Resolution NeRF (ASSR-NeRF), a novel framework for super-resolution novel view synthesis (SRNVS). We propose an attention-based VoxelGridSR model to directly perform 3D super-resolution (SR) on the optimized volume. Our model is trained on diverse scenes to ensure generalizability. For unseen scenes trained with LR views, we then can directly apply our VoxelGridSR to further refine the volume and achieve multi-view consistent SR. We demonstrate quantitative and qualitatively that the proposed method achieves significant performance in SRNVS.
• Abstract（参考訳）: 暗黙的あるいは明示的な表現を持つ放射場を構築することにより、NeRFに基づく3Dシーンの再構成を行う。 NeRFベースの手法は任意のスケールで新規ビュー合成(NVS)を行うことができるが、低分解能(LR)最適化による高分解能新規ビュー合成(HRNVS)の性能は、しばしば過度なスムーシングをもたらす。 一方、シングルイメージ超解像(SR)は、HR画像にLR画像を拡張することを目的としているが、マルチビューの整合性が欠けている。 これらの課題に対処するために,超高解像度新規ビュー合成(SRNVS)のための新しいフレームワークであるArbitrary-Scale Super-Resolution NeRF (ASSR-NeRF)を提案する。 最適化ボリューム上で3次元超解像(SR)を直接実行するための注意に基づくVoxelGridSRモデルを提案する。 我々のモデルは、汎用性を確保するために多様な場面で訓練されている。 LRビューでトレーニングされた見えないシーンに対しては、VoxelGridSRを直接適用して、ボリュームをさらに洗練し、マルチビュー一貫性のあるSRを実現する。 本研究では,提案手法がSRNVSにおいて有意な性能を発揮することを定量的かつ定性的に示す。

関連論文リスト

• DiSR-NeRF: Diffusion-Guided View-Consistent Super-Resolution NeRF [50.458896463542494]
  DiSR-NeRFは、ビュー一貫性を持つ超解像(SR)NeRFのための拡散誘導フレームワークである。 我々は,NeRFの固有多視点整合性により不整合問題を緩和するイテレーティブ3Dシンクロナイゼーション(I3DS)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-01T03:06:23Z)
• NeRF-VPT: Learning Novel View Representations with Neural Radiance Fields via View Prompt Tuning [63.39461847093663]
  本研究では,これらの課題に対処するための新しいビュー合成手法であるNeRF-VPTを提案する。 提案するNeRF-VPTは、先行レンダリング結果から得られたRGB情報を、その後のレンダリングステージのインストラクティブな視覚的プロンプトとして機能するカスケーディングビュープロンプトチューニングパラダイムを用いている。 NeRF-VPTは、追加のガイダンスや複雑なテクニックに頼ることなく、トレーニングステージ毎に前のステージレンダリングからRGBデータをサンプリングするだけである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-02T22:08:10Z)
• Super-NeRF: View-consistent Detail Generation for NeRF super-resolution [39.58800919345451]
  我々は,低分解能入力のみから高分解能NeRFを生成するために,Super-NeRFと呼ばれるNeRF超解像法を提案する。 Super-NeRFは高解像度ディテール生成とクロスビュー整合性において最先端のNeRF超解像性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-26T12:54:40Z)
• VolRecon: Volume Rendering of Signed Ray Distance Functions for Generalizable Multi-View Reconstruction [64.09702079593372]
  VolRecon は Signed Ray Distance Function (SRDF) を用いた新しい一般化可能な暗黙的再構成法である DTUデータセットでは、VolReconはスパースビュー再構築においてSparseNeuSを約30%上回り、フルビュー再構築においてMVSNetと同等の精度を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T18:59:54Z)
• RRSR:Reciprocal Reference-based Image Super-Resolution with Progressive Feature Alignment and Selection [66.08293086254851]
  本稿では,RefSRネットワークの学習を強化するための相互学習フレームワークを提案する。 新たに提案したモジュールは,マルチスケールの特徴空間に参照入力画像をアライメントし,参照認識機能の選択を行う。 我々は,最近のRefSRモデルが相互学習パラダイムによって一貫した改善が可能であることを実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-08T12:39:35Z)
• NeRF-SR: High-Quality Neural Radiance Fields using Super-Sampling [82.99453001445478]
  主に低分解能(LR)入力を用いた高分解能(HR)新規ビュー合成のソリューションであるNeRF-SRを提案する。 提案手法は,多層パーセプトロンを用いて各点密度と色を予測するニューラルレージアンス場(NeRF)上に構築されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-03T07:33:47Z)
• Deep Cyclic Generative Adversarial Residual Convolutional Networks for Real Image Super-Resolution [20.537597542144916]
  我々は、LRとHRデータ分布間の領域整合性を維持するために、深い循環ネットワーク構造を考える。 本稿では,LRからHRドメインへの変換のためのGAN(Generative Adversarial Network)フレームワークを用いた学習により,超解像残留周期生成逆ネットワーク(SRResCycGAN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-07T11:11:18Z)
• Hyperspectral Image Super-resolution via Deep Progressive Zero-centric Residual Learning [62.52242684874278]
  空間情報とスペクトル情報の相互モダリティ分布が問題となる。 本稿では,PZRes-Netという,新しいテクスライトウェイトなディープニューラルネットワークベースのフレームワークを提案する。 本フレームワークは,高分解能かつテクテッセロ中心の残像を学習し,シーンの空間的詳細を高頻度で表現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T06:32:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。