論文の概要: Optimize the Unseen -- Fast NeRF Cleanup with Free Space Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12772v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 10:33:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:58:38.503738
• Title: Optimize the Unseen -- Fast NeRF Cleanup with Free Space Prior
• Title（参考訳）: 空きスペースで高速なNeRFクリーニングを最適化する
• Authors: Leo Segre, Shai Avidan,
• Abstract要約: フローター」は、特にトレーニングカメラで見えない地域では、新しいビュークオリティを低下させる。 高速でポストホックなNeRFクリーニング手法として,自由空間優先を強制することで,そのようなアーティファクトを除去する手法を提案する。 提案手法は既存のNeRFクリーンアップモデルに匹敵するが, 推定時間では2.5倍高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.308036453869033
• License:
• Abstract: Neural Radiance Fields (NeRF) have advanced photorealistic novel view synthesis, but their reliance on photometric reconstruction introduces artifacts, commonly known as "floaters". These artifacts degrade novel view quality, especially in areas unseen by the training cameras. We present a fast, post-hoc NeRF cleanup method that eliminates such artifacts by enforcing our Free Space Prior, effectively minimizing floaters without disrupting the NeRF's representation of observed regions. Unlike existing approaches that rely on either Maximum Likelihood (ML) estimation to fit the data or a complex, local data-driven prior, our method adopts a Maximum-a-Posteriori (MAP) approach, selecting the optimal model parameters under a simple global prior assumption that unseen regions should remain empty. This enables our method to clean artifacts in both seen and unseen areas, enhancing novel view quality even in challenging scene regions. Our method is comparable with existing NeRF cleanup models while being 2.5x faster in inference time, requires no additional memory beyond the original NeRF, and achieves cleanup training in less than 30 seconds. Our code will be made publically available.
• Abstract（参考訳）: ニューラル・ラディアンス・フィールド(Neural Radiance Fields、NeRF)は先進的なフォトリアリスティック・ノベル・ビュー・シンセサイザー(英語版)であるが、光度再構成への依存は「フローター(floaters)」として知られるアーティファクトを導入している。 これらのアーティファクトは、特にトレーニングカメラで見えない領域において、新しいビュー品質を低下させる。 我々は,我々の自由空間優先を強制し,観測領域のNeRF表現を損なうことなく,フローターを効果的に最小化することにより,そのようなアーティファクトを除去する高速でポストホックなNeRF浄化方法を提案する。 本手法は,データに適合する最大類似度(ML)推定,あるいは局所的なデータ駆動型事前推定に頼っている既存手法と異なり,最適モデルパラメータを単純な大域的前提の下で選択し,未確認領域を空のままにしておく。 これにより,目に見える領域と見えない領域の両方のアーティファクトの浄化が可能となり,挑戦的なシーンにおいても,新しいビュークオリティが向上する。 提案手法は既存のNeRFクリーンアップモデルに匹敵するが, 推定時間では2.5倍高速であり, 元のNeRF以上のメモリを必要とせず, 30秒未満でクリーンアップトレーニングを行う。 私たちのコードは公開されます。

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