論文の概要: ProbeSDF: Light Field Probes for Neural Surface Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10084v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 12:18:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:02:41.243179
• Title: ProbeSDF: Light Field Probes for Neural Surface Reconstruction
• Title（参考訳）: ProbeSDF: 神経表面再構成のための光電場プローブ
• Authors: Briac Toussaint, Diego Thomas, Jean-Sébastien Franco,
• Abstract要約: SDFベースのディファレンシャルレンダリングフレームワークは、最先端のマルチビュー3次元形状再構成を実現している。 我々は、その中核的な外観モデルを最小限に修正することで、このアプローチの族を再検討する。 この性能は、広く異なる2つの一般的なアプリケーションフィールド上の実データ上で一貫して達成されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.0130618054041385
• License:
• Abstract: SDF-based differential rendering frameworks have achieved state-of-the-art multiview 3D shape reconstruction. In this work, we re-examine this family of approaches by minimally reformulating its core appearance model in a way that simultaneously yields faster computation and increased performance. To this goal, we exhibit a physically-inspired minimal radiance parametrization decoupling angular and spatial contributions, by encoding them with a small number of features stored in two respective volumetric grids of different resolutions. Requiring as little as four parameters per voxel, and a tiny MLP call inside a single fully fused kernel, our approach allows to enhance performance with both surface and image (PSNR) metrics, while providing a significant training speedup and real-time rendering. We show this performance to be consistently achieved on real data over two widely different and popular application fields, generic object and human subject shape reconstruction, using four representative and challenging datasets.
• Abstract（参考訳）: SDFベースのディファレンシャルレンダリングフレームワークは、最先端のマルチビュー3次元形状再構成を実現している。 そこで本研究では,コアの外観モデルを,高速な計算と性能向上を同時に実現する方法で最小限に再構成することで,このアプローチの系統を再検討する。 この目的のために, 異なる解像度の2つの体積格子に格納された少数の特徴を符号化することにより, 角と空間の寄与を分離する最小放射光パラメトリゼーションを物理的にインスピレーションした。 1ボクセルあたりのパラメータが4つも必要で、1つの完全に融合したカーネル内でのMLPコールが小さいため、当社のアプローチでは、トレーニングの高速化とリアルタイムレンダリングを両面および画像(PSNR)メトリクスで向上することが可能です。 この性能は、4つの代表的および挑戦的なデータセットを用いて、2つの広く異なる一般的なアプリケーションフィールド、ジェネリックオブジェクトと人体形状再構成の実際のデータ上で一貫して達成されることを示す。

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