論文の概要: Rethinking Directional Parameterization in Neural Implicit Surface Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.06923v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 00:44:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 15:57:17.736859
• Title: Rethinking Directional Parameterization in Neural Implicit Surface Reconstruction
• Title（参考訳）: ニューラルインシシデント表面再構成における方向パラメータ化の再考
• Authors: Zijie Jiang, Tianhan Xu, Hiroharu Kato,
• Abstract要約: ニューラルな暗示表現を用いた多視点3次元表面再構成は顕著な進歩を遂げた。 しかし、鏡面や複雑な表面を持つ物体の再構成におけるそれらの効果は、一般的に、ビュー依存放射ネットワークで使用される方向パラメータ化に偏っている。 本稿では,これらの制約を統一形式で解決するための,新しいハイブリッド指向パラメータ化を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.970528879271508
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-view 3D surface reconstruction using neural implicit representations has made notable progress by modeling the geometry and view-dependent radiance fields within a unified framework. However, their effectiveness in reconstructing objects with specular or complex surfaces is typically biased by the directional parameterization used in their view-dependent radiance network. {\it Viewing direction} and {\it reflection direction} are the two most commonly used directional parameterizations but have their own limitations. Typically, utilizing the viewing direction usually struggles to correctly decouple the geometry and appearance of objects with highly specular surfaces, while using the reflection direction tends to yield overly smooth reconstructions for concave or complex structures. In this paper, we analyze their failed cases in detail and propose a novel hybrid directional parameterization to address their limitations in a unified form. Extensive experiments demonstrate the proposed hybrid directional parameterization consistently delivered satisfactory results in reconstructing objects with a wide variety of materials, geometry and appearance, whereas using other directional parameterizations faces challenges in reconstructing certain objects. Moreover, the proposed hybrid directional parameterization is nearly parameter-free and can be effortlessly applied in any existing neural surface reconstruction method.
• Abstract（参考訳）: ニューラルな暗示表現を用いた多視点3次元表面再構成は、統合されたフレームワーク内の幾何およびビュー依存放射場をモデル化することによって顕著な進歩を遂げた。 しかしながら、鏡面や複雑な表面を持つ物体の再構成におけるそれらの効果は、一般的に、ビュー依存放射ネットワークで使用される方向パラメータ化によってバイアスを受ける。 {\it Viewing direction} と {\it Reflect direction} は、最も一般的に使用される2つの方向パラメータ化であるが、それぞれに制限がある。 通常、観察方向の利用は通常、高度に特異な表面を持つ物体の形状と外観を正しく分離するのに苦労するが、反射方向の使用は凹凸や複雑な構造物の過度に滑らかな再構成をもたらす傾向にある。 本稿では,それらの障害事例を詳細に分析し,それらの制約を統一形式で対処する新しいハイブリッド指向パラメータ化を提案する。 大規模実験では, 対象物を多種多様な材料, 形状, 外観で再構成する上で, 提案したハイブリッド指向パラメータ化は, 一定の対象を再構成する際の課題に直面している。 さらに、提案したハイブリッド指向性パラメータ化は、ほぼパラメータフリーであり、既存のニューラルサーフェス再構成法に懸命に適用することができる。

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