Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scaled Inverse Graphics: Efficiently Learning Large Sets of 3D Scenes

論文の概要: Scaled Inverse Graphics: Efficiently Learning Large Sets of 3D Scenes

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23742v1
Date: Thu, 31 Oct 2024 08:58:00 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-01 17:01:52.077574
Title: Scaled Inverse Graphics: Efficiently Learning Large Sets of 3D Scenes
Title（参考訳）: スケールされた逆グラフ:3次元シーンの大規模集合を効果的に学習する
Authors: Karim Kassab, Antoine Schnepf, Jean-Yves Franceschi, Laurent Caraffa, Flavian Vasile, Jeremie Mary, Andrew Comport, Valérie Gouet-Brunet,
Abstract要約: 本研究では,大規模なシーン表現を効率的に学習するフレームワーク「スケールド・インバース・グラフィックス」を提案する。 i)シーンのサブセットで圧縮モデルをトレーニングし、(ii)より小さな表現でNeRFモデルをトレーニングする。実際には,映像の解像度を抑えるため,潜時空間でNeRFを学習することでシーンの表現をコンパクト化し,シーン間で情報を共有することにより,NeRF表現の複雑さを低減させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.847448988112903
License:
Abstract: While the field of inverse graphics has been witnessing continuous growth, techniques devised thus far predominantly focus on learning individual scene representations. In contrast, learning large sets of scenes has been a considerable bottleneck in NeRF developments, as repeatedly applying inverse graphics on a sequence of scenes, though essential for various applications, remains largely prohibitive in terms of resource costs. We introduce a framework termed "scaled inverse graphics", aimed at efficiently learning large sets of scene representations, and propose a novel method to this end. It operates in two stages: (i) training a compression model on a subset of scenes, then (ii) training NeRF models on the resulting smaller representations, thereby reducing the optimization space per new scene. In practice, we compact the representation of scenes by learning NeRFs in a latent space to reduce the image resolution, and sharing information across scenes to reduce NeRF representation complexity. We experimentally show that our method presents both the lowest training time and memory footprint in scaled inverse graphics compared to other methods applied independently on each scene. Our codebase is publicly available as open-source. Our project page can be found at https://scaled-ig.github.io .
Abstract（参考訳）: 逆グラフの分野は、連続的な成長を目撃してきたが、これまで発明された技術は、個々のシーン表現の学習に重点を置いてきた。対照的に、大規模なシーンの学習はNeRFの発展においてかなりのボトルネックとなり、様々な用途に欠かせないが、リソースコストの面では禁止されている。本研究では,大規模なシーン表現を効率的に学習するフレームワーク「スケールド・インバース・グラフィックス」を導入し,その目的を達成するための新しい手法を提案する。 2つの段階に分かれている。 (i)シーンのサブセットで圧縮モデルを訓練し、 (2) 結果の小さい表現に対してNeRFモデルをトレーニングすることにより、新しいシーン当たりの最適化スペースを削減できる。実際には,映像の解像度を抑えるため,潜時空間でNeRFを学習することでシーンの表現をコンパクト化し,シーン間で情報を共有することにより,NeRF表現の複雑さを低減させる。本手法は,各シーンに独立して適用された他の手法と比較して,スケールした逆画像において,トレーニング時間とメモリフットプリントの両方が低いことを示す。私たちのコードベースはオープンソースとして公開されています。私たちのプロジェクトページはhttps://scaled-ig.github.io.comで参照できます。

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