論文の概要: A Radiance Field Loss for Fast and Simple Emissive Surface Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18627v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 13:30:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-03 14:00:56.580082
• Title: A Radiance Field Loss for Fast and Simple Emissive Surface Reconstruction
• Title（参考訳）: 高速かつ簡便な表面再構成のための放射界損失
• Authors: Ziyi Zhang, Nicolas Roussel, Thomas Müller, Tizian Zeltner, Merlin Nimier-David, Fabrice Rousselle, Wenzel Jakob,
• Abstract要約: 本稿では,映像を表面的シーン表現に変換する手法を提案する。 我々は、光線に沿って放射場を統合し、その結果のイメージを監督する代わりに、損失関数の微妙ながら衝撃的な修正を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.583904151537443
• License:
• Abstract: We present a fast and simple technique to convert images into an emissive surface-based scene representation. Building on existing emissive volume reconstruction algorithms, we introduce a subtle yet impactful modification of the loss function requiring changes to only a few lines of code: instead of integrating the radiance field along rays and supervising the resulting images, we project the training images into the scene to directly supervise the spatio-directional radiance field. The primary outcome of this change is the complete removal of alpha blending and ray marching from the image formation model, instead moving these steps into the loss computation. In addition to promoting convergence to surfaces, this formulation assigns explicit semantic meaning to 2D subsets of the radiance field, turning them into well-defined emissive surfaces. We finally extract a level set from this representation, which results in a high-quality emissive surface model. Our method retains much of the speed and quality of the baseline algorithm. For instance, a suitably modified variant of Instant~NGP maintains comparable computational efficiency, while achieving an average PSNR that is only 0.1 dB lower. Most importantly, our method generates explicit surfaces in place of an exponential volume, doing so with a level of simplicity not seen in prior work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像を表面的シーン表現に変換する,高速でシンプルな手法を提案する。 既存の容積再構成アルゴリズムをベースとして,数行のコードに変化を必要とする損失関数の微妙な修正を導入し,レイディアンスフィールドの統合や画像の監視を行う代わりに,トレーニング画像をシーンに投影し,スパンディエンスフィールドを直接監視する。 この変更の主な結果は、画像形成モデルからアルファブレンディングとレイマーチを完全に取り除き、代わりにこれらのステップを損失計算に移動させることである。 曲面への収束を促進することに加えて、この定式化は、放射場の2次元部分集合に明示的な意味を割り当て、それらをよく定義された放射曲面に変換する。 最終的に、この表現から設定されたレベルを抽出し、その結果、高品質な放射面モデルが得られる。 提案手法はベースラインアルゴリズムの速度と品質の多くを保っている。 例えば、Instant~NGPの適切な修正版は計算効率を同等に保ち、平均PSNRは0.1dB以下である。 最も重要なことは,本手法が指数体積の代わりに明示的な表面を生成することである。

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