論文の概要: Sparse Voxels Rasterization: Real-time High-fidelity Radiance Field Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.04459v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 18:59:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:39:40.530195
• Title: Sparse Voxels Rasterization: Real-time High-fidelity Radiance Field Rendering
• Title（参考訳）: Sparse Voxels Rasterization: Real-time High-fidelity Radiance Field Rendering
• Authors: Cheng Sun, Jaesung Choe, Charles Loop, Wei-Chiu Ma, Yu-Chiang Frank Wang,
• Abstract要約: ニューラルネットワークや3Dガウスアンを使わずにスパースボクセル上に放射化処理を組み込んだ効率的な放射場レンダリングアルゴリズムを提案する。 我々は、シーン内の様々な詳細レベルにスパースボクセルを適応的に適合させ、高いレンダリングフレームレートを達成しながら詳細を忠実に再現する。 提案手法は,4db以上のPSNRと10倍以上のFPS高速化により,従来の神経フリーなボクセルグリッド表現を改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.48219196092378
• License:
• Abstract: We propose an efficient radiance field rendering algorithm that incorporates a rasterization process on sparse voxels without neural networks or 3D Gaussians. There are two key contributions coupled with the proposed system. The first is to render sparse voxels in the correct depth order along pixel rays by using dynamic Morton ordering. This avoids the well-known popping artifact found in Gaussian splatting. Second, we adaptively fit sparse voxels to different levels of detail within scenes, faithfully reproducing scene details while achieving high rendering frame rates. Our method improves the previous neural-free voxel grid representation by over 4db PSNR and more than 10x rendering FPS speedup, achieving state-of-the-art comparable novel-view synthesis results. Additionally, our neural-free sparse voxels are seamlessly compatible with grid-based 3D processing algorithms. We achieve promising mesh reconstruction accuracy by integrating TSDF-Fusion and Marching Cubes into our sparse grid system.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークや3Dガウスアンを使わずにスパースボクセルにラスタ化処理を組み込んだ効率的なラジアンス場レンダリングアルゴリズムを提案する。 提案システムには2つの重要な貢献がある。 1つ目は、ダイナミックモートン順序付けを用いて、ピクセル線に沿って正しい深さ順にスパースボクセルを描画することである。 これにより、ガウススプラッティングに見られる有名なポップアーティファクトを避けることができる。 第2に、シーン内の様々な詳細レベルにスパースボクセルを適応的に適合させ、高いレンダリングフレームレートを達成しつつ、シーンの詳細を忠実に再現する。 提案手法は,4dbPSNR以上と10倍以上のFPS高速化により,従来の神経フリーなボクセルグリッド表現を改良し,最先端のノベルビュー合成結果を実現する。 さらに、ニューラルネットワークのないスパースボクセルは、グリッドベースの3D処理アルゴリズムとシームレスに互換性がある。 我々は, TSDF-Fusionとマーチングキューブをスパースグリッドシステムに統合することにより, 有望なメッシュ再構築精度を実現する。

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