論文の概要: FourieRF: Few-Shot NeRFs via Progressive Fourier Frequency Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.01405v1
- Date: Mon, 03 Feb 2025 14:36:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:21:54.959889
- Title: FourieRF: Few-Shot NeRFs via Progressive Fourier Frequency Control
- Title（参考訳）: FourieRF:プログレッシブフーリエ周波数制御によるFew-Shot NeRF
- Authors: Diego Gomez, Bingchen Gong, Maks Ovsjanikov,
- Abstract要約: 数ショット設定で高速かつ高品質な再構成を実現するための新しいアプローチであるFourieRFを紹介する。
提案手法は,明示的なカリキュラムの訓練手順によって特徴を効果的にパラメータ化し,最適化中のシーンの複雑さを漸進的に増大させる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.152121594780482
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In this work, we introduce FourieRF, a novel approach for achieving fast and high-quality reconstruction in the few-shot setting. Our method effectively parameterizes features through an explicit curriculum training procedure, incrementally increasing scene complexity during optimization. Experimental results show that the prior induced by our approach is both robust and adaptable across a wide variety of scenes, establishing FourieRF as a strong and versatile baseline for the few-shot rendering problem. While our approach significantly reduces artifacts, it may still lead to reconstruction errors in severely under-constrained scenarios, particularly where view occlusion leaves parts of the shape uncovered. In the future, our method could be enhanced by integrating foundation models to complete missing parts using large data-driven priors.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,FourieRFを提案する。FourieRFは,高速かつ高品質な再構成を実現するための新しい手法である。
提案手法は,明示的なカリキュラムの訓練手順によって特徴を効果的にパラメータ化し,最適化中のシーンの複雑さを漸進的に増大させる。
実験結果から,提案手法は多種多様なシーンに対して頑健かつ適応可能であることが明らかとなり,FourieRFは数ショットレンダリング問題に対する強靭かつ多目的なベースラインとして確立された。
当社のアプローチはアーティファクトを著しく削減するが,特に視界閉塞が形状の一部を未発見のままにしておく場合,過度に制約の少ないシナリオでは再構築エラーが発生する可能性がある。
将来的には,大規模データ駆動の先行手法を用いて基礎モデルを統合して,欠落部分を完成させることにより,本手法を拡張できる可能性がある。
関連論文リスト
- Quaternion Wavelet-Conditioned Diffusion Models for Image Super-Resolution [4.307648859471193]
本稿では、第4次ウェーブレット前処理フレームワークと遅延拡散モデルを統合する新しいSRフレームワークResQuを紹介する。
提案手法は,四元系ウェーブレットの埋め込みを利用して,様々な段階で動的に統合される条件付けプロセスを強化する。
提案手法は,多くの場合において,知覚品質および標準評価指標における既存手法よりも優れる,優れたSR結果が得られる。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-01T06:17:33Z) - InvFussion: Bridging Supervised and Zero-shot Diffusion for Inverse Problems [76.39776789410088]
この研究は、教師付きアプローチの強いパフォーマンスとゼロショットメソッドの柔軟性を組み合わせたフレームワークを導入している。
新規なアーキテクチャ設計では、分解演算子を直接デノイザにシームレスに統合する。
FFHQとImageNetデータセットの実験結果は、最先端の後方サンプリング性能を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-02T12:40:57Z) - DGTR: Distributed Gaussian Turbo-Reconstruction for Sparse-View Vast Scenes [81.56206845824572]
新規ビュー合成(NVS)アプローチは、広大なシーン再構築において重要な役割を担っている。
大規模な環境下では、復元の質が悪くなる場合が少なくない。
本稿では,スパース・ビュー・ワイド・シーンのための効率的なガウス再構成のための分散フレームワークであるDGTRを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-19T07:51:44Z) - Few-shot NeRF by Adaptive Rendering Loss Regularization [78.50710219013301]
スパース入力を用いた新しいビュー合成はニューラルラジアンス場(NeRF)に大きな課題をもたらす
近年の研究では、位置レンダリングの周波数規則化は、数発のNeRFに対して有望な結果が得られることが示されている。
我々は,AR-NeRFと呼ばれる数発のNeRFに対して適応レンダリング損失正規化を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T13:05:26Z) - FrugalNeRF: Fast Convergence for Few-shot Novel View Synthesis without Learned Priors [6.729663383705042]
FrugalNeRFは,複数スケールにわたる重み共有ボクセルを利用してシーンの詳細を効率よく表現する,数発のNeRFフレームワークである。
我々の重要な貢献は、スケールをまたいだ再射誤差に基づいて擬似基底真理深さを選択する、クロススケールな幾何適応スキームである。
LLFF、DTU、RealEstate-10Kの実験では、FrugalNeRFは他の数発のNeRF法よりも優れ、トレーニング時間を大幅に短縮した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-21T17:59:53Z) - Spatial Annealing for Efficient Few-shot Neural Rendering [73.49548565633123]
我々はtextbfSpatial textbf Annealing regularized textbfNeRF (textbfSANeRF) という,正確で効率的な数発のニューラルレンダリング手法を導入する。
単に1行のコードを追加することで、SANeRFは、現在の数ショットのニューラルレンダリング方法と比較して、より優れたレンダリング品質とはるかに高速な再構築速度を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-12T02:48:52Z) - FouriScale: A Frequency Perspective on Training-Free High-Resolution Image Synthesis [48.9652334528436]
本稿では、周波数領域解析の観点から、FouriScaleの革新的な学習不要アプローチを紹介する。
従来の拡散モデルの畳み込み層を,低域演算とともに拡張手法を組み込むことで置き換える。
提案手法は, 生成画像の構造的整合性と忠実度をバランスさせ, 任意のサイズ, 高解像度, 高品質な生成の驚くべき能力を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-19T17:59:33Z) - FRDiff : Feature Reuse for Universal Training-free Acceleration of Diffusion Models [16.940023904740585]
拡散モデルに固有の時間的冗長性を活用する高度な加速手法を提案する。
時間的類似度の高い特徴マップの再利用は、出力品質を損なうことなく計算資源を節約する新たな機会を開く。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-06T14:24:26Z) - VQ-NeRF: Vector Quantization Enhances Implicit Neural Representations [25.88881764546414]
VQ-NeRFは、ベクトル量子化による暗黙の神経表現を強化するための効率的なパイプラインである。
圧縮および原スケールの両スケールでNeRFモデルを同時に最適化する,革新的なマルチスケールNeRFサンプリング方式を提案する。
我々は3次元再構成の幾何学的忠実度とセマンティックコヒーレンスを改善するためにセマンティックロス関数を組み込んだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T01:41:38Z) - AligNeRF: High-Fidelity Neural Radiance Fields via Alignment-Aware
Training [100.33713282611448]
我々は、高分解能データによるNeRFのトレーニングに関する最初のパイロット研究を行う。
本稿では,多層パーセプトロンと畳み込み層との結合を含む,対応する解を提案する。
私たちのアプローチは、明らかなトレーニング/テストコストを導入することなく、ほぼ無償です。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-17T17:22:28Z) - InfoNeRF: Ray Entropy Minimization for Few-Shot Neural Volume Rendering [55.70938412352287]
ニューラルな暗黙表現に基づく数ショットの新規ビュー合成のための情報理論正規化手法を提案する。
提案手法は,不十分な視点で発生する潜在的な復元の不整合を最小化する。
複数の標準ベンチマークにおいて,既存のニューラルビュー合成手法と比較して一貫した性能向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-31T11:56:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。