論文の概要: Volumetric Surfaces: Representing Fuzzy Geometries with Layered Meshes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02482v2
- Date: Thu, 27 Mar 2025 12:12:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:49:40.687917
- Title: Volumetric Surfaces: Representing Fuzzy Geometries with Layered Meshes
- Title（参考訳）: 体積表面:層状メッシュを用いたファジィジオメトリーの表現
- Authors: Stefano Esposito, Anpei Chen, Christian Reiser, Samuel Rota Bulò, Lorenzo Porzi, Katja Schwarz, Christian Richardt, Michael Zollhöfer, Peter Kontschieder, Andreas Geiger,
- Abstract要約: 高品質なビュー合成はボリュームレンダリング、スプレイティング、サーフェスレンダリングに依存している。
実時間ビュー合成のための新しい表現として,サンプリング位置の個数が小さく,有界であることを示す。
我々は、オブジェクトを半透明な多層メッシュとして固定順序で表現することで、これを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.17785932398617
- License:
- Abstract: High-quality view synthesis relies on volume rendering, splatting, or surface rendering. While surface rendering is typically the fastest, it struggles to accurately model fuzzy geometry like hair. In turn, alpha-blending techniques excel at representing fuzzy materials but require an unbounded number of samples per ray (P1). Further overheads are induced by empty space skipping in volume rendering (P2) and sorting input primitives in splatting (P3). We present a novel representation for real-time view synthesis where the (P1) number of sampling locations is small and bounded, (P2) sampling locations are efficiently found via rasterization, and (P3) rendering is sorting-free. We achieve this by representing objects as semi-transparent multi-layer meshes rendered in a fixed order. First, we model surface layers as signed distance function (SDF) shells with optimal spacing learned during training. Then, we bake them as meshes and fit UV textures. Unlike single-surface methods, our multi-layer representation effectively models fuzzy objects. In contrast to volume and splatting-based methods, our approach enables real-time rendering on low-power laptops and smartphones.
- Abstract（参考訳）: 高品質なビュー合成はボリュームレンダリング、スプレイティング、サーフェスレンダリングに依存している。
表面レンダリングは通常最速ですが、毛髪のようなファジィな幾何学を正確にモデル化するのに苦労しています。
逆に、アルファブレンディング技術はファジィ材料を表現するのに優れているが、1光線当たりのサンプルの無拘束数を必要とする(P1)。
さらに、ボリュームレンダリングにおける空の空間スキップ(P2)とスプレイティングにおける入力プリミティブのソート(P3)により、オーバーヘッドが増大する(P3)。
本稿では, (P1) 個のサンプリング位置が小さく, 有界であり, (P2) サンプリング位置はラスタライズにより効率よく検出され, (P3) レンダリングはソートフリーであるリアルタイムビュー合成のための新しい表現を提案する。
我々は、オブジェクトを半透明な多層メッシュとして固定順序で表現することで、これを実現する。
まず, 表面層を符号付き距離関数 (SDF) シェルとしてモデル化し, トレーニング中に学習した間隔を最適にする。
そして、それらをメッシュとして焼き、UVテクスチャに適合させます。
単面法とは異なり、我々の多層表現はファジィオブジェクトを効果的にモデル化する。
ボリュームとスプラッティングに基づく手法とは対照的に,我々は低消費電力のラップトップやスマートフォンでリアルタイムレンダリングを可能にする。
関連論文リスト
- LinPrim: Linear Primitives for Differentiable Volumetric Rendering [53.780682194322225]
線形プリミティブ-オクタヘドラとテトラヘドラ-ボスに基づく2つの新しいシーン表現を導入する。
この定式化は、ダウンストリームアプリケーションのオーバーヘッドを最小限にする、標準メッシュベースのツールと自然に一致します。
再現精度を向上するためにプリミティブを減らしながら,最先端のボリューム手法に匹敵する性能を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-27T18:49:38Z) - Subsurface Scattering for 3D Gaussian Splatting [10.990813043493642]
散乱材料を用いた物体の3次元再構成とリライティングは、表面下の複雑な光輸送のために大きな課題となる。
本稿では,マルチビューOLAT(1光1つ)データを用いてオブジェクトの形状を最適にするためのフレームワークを提案する。
本手法は,インタラクティブな速度で素材編集,リライティング,新しいビュー合成を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-22T10:34:01Z) - CVT-xRF: Contrastive In-Voxel Transformer for 3D Consistent Radiance Fields from Sparse Inputs [65.80187860906115]
スパース入力によるNeRFの性能向上のための新しい手法を提案する。
まず, サンプル線が, 3次元空間内の特定のボクセルと交差することを保証するために, ボクセルを用いた放射線サンプリング戦略を採用する。
次に、ボクセル内の追加点をランダムにサンプリングし、トランスフォーマーを適用して各線上の他の点の特性を推測し、ボリュームレンダリングに組み込む。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T15:56:17Z) - Binary Opacity Grids: Capturing Fine Geometric Detail for Mesh-Based
View Synthesis [70.40950409274312]
我々は、細い構造を再構築する能力を損なうことなく、表面への収束を促すために密度場を変更する。
また, メッシュの単純化と外観モデルの適合により, 融合型メッシュ方式を開発した。
私たちのモデルで生成されたコンパクトメッシュは、モバイルデバイス上でリアルタイムでレンダリングできます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-19T18:59:41Z) - HybridNeRF: Efficient Neural Rendering via Adaptive Volumetric Surfaces [71.1071688018433]
ニューラル放射場は、最先端のビュー合成品質を提供するが、レンダリングが遅くなる傾向がある。
本稿では,ほとんどの物体を表面としてレンダリングすることで,両表現の強みを生かしたHybridNeRFを提案する。
仮想現実分解能(2Kx2K)のリアルタイムフレームレート(少なくとも36FPS)を達成しながら、エラー率を15～30%改善する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-05T22:04:49Z) - RayDF: Neural Ray-surface Distance Fields with Multi-view Consistency [10.55497978011315]
我々は、レイベースニューラルネットワークとして3次元形状を定式化するためのRayDFと呼ばれる新しいフレームワークを提案する。
本手法は,800×800の深度画像を描画する座標法よりも1000倍高速な高速化を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-30T15:22:50Z) - Multiscale Representation for Real-Time Anti-Aliasing Neural Rendering [84.37776381343662]
Mip-NeRFは、スケール情報をエンコードする円錐フラストラムとしてマルチスケール表現を提案する。
我々は,リアルタイムなアンチエイリアスレンダリングのためのマルチスケールな明示的表現であるmip voxel grids (Mip-VoG)を提案する。
私たちのアプローチは、マルチスケールのトレーニングとリアルタイムのアンチエイリアスレンダリングを同時に提供する最初の方法です。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-20T04:05:22Z)
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。