Fugu-MT 論文翻訳(概要): EventTracer: Fast Path Tracing-based Event Stream Rendering

論文の概要: EventTracer: Fast Path Tracing-based Event Stream Rendering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18071v2
Date: Tue, 02 Sep 2025 16:05:32 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-09-03 14:24:52.690933
Title: EventTracer: Fast Path Tracing-based Event Stream Rendering
Title（参考訳）: EventTracer: 高速パストレースベースのイベントストリームレンダリング
Authors: Zhenyang Li, Xiaoyang Bai, Jinfan Lu, Pengfei Shen, Edmund Y. Lam, Yifan Peng,
Abstract要約: EventTracerは、複雑な3Dシーンからの高忠実度イベントシーケンスをシミュレートするパストレースベースのレンダリングパイプラインである。 EventTracerがより優れたシーンの詳細をキャプチャし、実際のイベントデータと他のイベントシミュレータとの類似性を示す2つの下流タスクを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.899799024836586
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Simulating event streams from 3D scenes has become a common practice in event-based vision research, as it meets the demand for large-scale, high temporal frequency data without setting up expensive hardware devices or undertaking extensive data collections. Yet existing methods in this direction typically work with noiseless RGB frames that are costly to render, and therefore they can only achieve a temporal resolution equivalent to 100-300 FPS, far lower than that of real-world event data. In this work, we propose EventTracer, a path tracing-based rendering pipeline that simulates high-fidelity event sequences from complex 3D scenes in an efficient and physics-aware manner. Specifically, we speed up the rendering process via low sample-per-pixel (SPP) path tracing, and train a lightweight event spiking network to denoise the resulting RGB videos into realistic event sequences. To capture the physical properties of event streams, the network is equipped with a bipolar leaky integrate-and-fired (BiLIF) spiking unit and trained with a bidirectional earth mover distance (EMD) loss. Our EventTracer pipeline runs at a speed of about 4 minutes per second of 720p video, and it inherits the merit of accurate spatiotemporal modeling from its path tracing backbone. We show in two downstream tasks that EventTracer captures better scene details and demonstrates a greater similarity to real-world event data than other event simulators, which establishes it as a promising tool for creating large-scale event-RGB datasets at a low cost, narrowing the sim-to-real gap in event-based vision, and boosting various application scenarios such as robotics, autonomous driving, and VRAR.
Abstract（参考訳）: 3Dシーンからのイベントストリームのシミュレーションは、高価なハードウェアデバイスをセットアップしたり、広範囲なデータ収集を行うことなく、大規模で高テンポラルな周波数データの需要を満たすため、イベントベースの視覚研究において一般的なプラクティスとなっている。しかし、この方向の既存の手法は通常、レンダリングにコストがかかるノイズレスRGBフレームで動作するため、実際のイベントデータよりもはるかに低い100-300 FPS程度の時間分解能しか達成できない。本研究では,複雑な3Dシーンからの高忠実度イベントシーケンスを効率的かつ物理的にシミュレートするパストレースベースのレンダリングパイプラインであるEventTracerを提案する。具体的には、低サンプリング/ピクセル(SPP)パストレースによるレンダリングプロセスを高速化し、軽量なイベントスパイクネットワークをトレーニングして、結果のRGBビデオをリアルなイベントシーケンスに分解する。イベントストリームの物理的特性を捉えるため、ネットワークはバイポーラ漏れのインテリジェンス・アンド・ファイアド(BiLIF)スパイキングユニットを備え、双方向の地球移動距離(EMD)損失を訓練している。 EventTracerパイプラインは720pビデオの秒速約4分で動作し、パストレースバックボーンから正確な時空間モデリングのメリットを継承します。 EventTracerがより優れたシーンの詳細をキャプチャし、実際のイベントデータと他のイベントシミュレータとの類似性を示す2つのダウンストリームタスクにおいて、大規模なイベントRGBデータセットを低コストで作成するための有望なツールとして確立し、イベントベースのビジョンにおけるシミュレートと現実のギャップを狭め、ロボティクス、自律運転、VRARといったさまざまなアプリケーションシナリオを強化した。

論文の概要: EventTracer: Fast Path Tracing-based Event Stream Rendering

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