論文の概要: Boost Your NeRF: A Model-Agnostic Mixture of Experts Framework for High Quality and Efficient Rendering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10389v2
- Date: Wed, 28 Aug 2024 07:49:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-29 20:28:56.916013
- Title: Boost Your NeRF: A Model-Agnostic Mixture of Experts Framework for High Quality and Efficient Rendering
- Title（参考訳）: 高品質かつ効率的なレンダリングのためのモデルに依存しないエキスパートフレームワークNeRF
- Authors: Francesco Di Sario, Riccardo Renzulli, Enzo Tartaglione, Marco Grangetto,
- Abstract要約: 本研究では,Sparsely-Gated Mixture of Expertsにインスパイアされたモデル非依存のフレームワークを導入し,計算複雑性を増大させることなくレンダリング品質を向上させる。
本稿では,専門家の能力を最大化するために設計された新しいゲートの定式化と,空間を効果的に誘導し,シーンを分解する解像度ベースのルーティング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.866598907638153
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Since the introduction of NeRFs, considerable attention has been focused on improving their training and inference times, leading to the development of Fast-NeRFs models. Despite demonstrating impressive rendering speed and quality, the rapid convergence of such models poses challenges for further improving reconstruction quality. Common strategies to improve rendering quality involves augmenting model parameters or increasing the number of sampled points. However, these computationally intensive approaches encounter limitations in achieving significant quality enhancements. This study introduces a model-agnostic framework inspired by Sparsely-Gated Mixture of Experts to enhance rendering quality without escalating computational complexity. Our approach enables specialization in rendering different scene components by employing a mixture of experts with varying resolutions. We present a novel gate formulation designed to maximize expert capabilities and propose a resolution-based routing technique to effectively induce sparsity and decompose scenes. Our work significantly improves reconstruction quality while maintaining competitive performance.
- Abstract（参考訳）: NeRFの導入以来、トレーニングと推論時間の改善にかなりの注意が向けられ、Fast-NeRFsモデルの開発に繋がった。
印象的なレンダリング速度と品質にもかかわらず、そのようなモデルの迅速な収束は、再構築品質をさらに改善するための課題を提起する。
レンダリング品質を改善するための一般的な戦略は、モデルのパラメータを増やしたり、サンプルポイントの数を増やしたりすることである。
しかし、これらの計算集約的なアプローチは、大幅な品質向上を達成するための限界に直面する。
本研究では,Sparsely-Gated Mixture of Expertsにインスパイアされたモデル非依存のフレームワークを導入し,計算複雑性を増大させることなくレンダリング品質を向上させる。
提案手法は,様々な解像度のエキスパートを混在させることで,異なるシーンコンポーネントのレンダリングを専門化することができる。
本稿では,専門家の能力を最大化するために設計された新しいゲートの定式化と,空間を効果的に誘導し,シーンを分解する解像度ベースのルーティング手法を提案する。
本研究は,競争性能を維持しつつ,再現性を大幅に向上させる。
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