論文の概要: LaRa: Efficient Large-Baseline Radiance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.04699v1
• Date: Fri, 5 Jul 2024 17:59:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 12:31:56.238895
• Title: LaRa: Efficient Large-Baseline Radiance Fields
• Title（参考訳）: LaRa: 高速大線放射界
• Authors: Anpei Chen, Haofei Xu, Stefano Esposito, Siyu Tang, Andreas Geiger,
• Abstract要約: 本稿では,トランス層における局所的および大域的推論を統一する手法を提案する。 我々のモデルはガウスボリュームとしてシーンを表現し、これを画像エンコーダとグループ注意層と組み合わせて効率的なフィードフォワード再構築を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.86296116177701
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Radiance field methods have achieved photorealistic novel view synthesis and geometry reconstruction. But they are mostly applied in per-scene optimization or small-baseline settings. While several recent works investigate feed-forward reconstruction with large baselines by utilizing transformers, they all operate with a standard global attention mechanism and hence ignore the local nature of 3D reconstruction. We propose a method that unifies local and global reasoning in transformer layers, resulting in improved quality and faster convergence. Our model represents scenes as Gaussian Volumes and combines this with an image encoder and Group Attention Layers for efficient feed-forward reconstruction. Experimental results demonstrate that our model, trained for two days on four GPUs, demonstrates high fidelity in reconstructing 360&deg radiance fields, and robustness to zero-shot and out-of-domain testing.
• Abstract（参考訳）: 放射場法はフォトリアリスティックな新しいビュー合成と幾何再構成を実現している。 しかし、それらは主にシーンごとの最適化や小さなベースライン設定に適用される。 近年,変圧器を用いたフィードフォワード再構築の研究が盛んに行われているが,これらは全て標準的なグローバルアテンション機構で行われており,そのため3次元再構成の局所的性質は無視されている。 本稿では,トランス層における局所的および大域的推論を統一する手法を提案する。 我々のモデルはガウスボリュームとしてシーンを表現し、これを画像エンコーダとグループ注意層と組み合わせて効率的なフィードフォワード再構築を行う。 実験の結果,本モデルは4つのGPUで2日間トレーニングされ,360&degの放射率場を再構成する上で高い忠実度を示し,ゼロショットおよびアウトオブドメインテストに対する堅牢性を示した。

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