論文の概要: Geometry-Aware Scene Configurations for Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09880v1
• Date: Fri, 10 Oct 2025 21:36:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.665035
• Title: Geometry-Aware Scene Configurations for Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: 新しい視点合成のための幾何学的シーン構成
• Authors: Minkwan Kim, Changwoon Choi, Young Min Kim,
• Abstract要約: 不完全な観測から室内環境の没入的な体験を効果的に生み出すためのシーン適応型手法を提案する。 推定された幾何学的足場に関する観測統計を記録し, 基地の最適配置を導出する。 大規模屋内シーンにおけるレンダリング品質とメモリ要件に関する総合的な分析と議論について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.778862691255954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose scene-adaptive strategies to efficiently allocate representation capacity for generating immersive experiences of indoor environments from incomplete observations. Indoor scenes with multiple rooms often exhibit irregular layouts with varying complexity, containing clutter, occlusion, and flat walls. We maximize the utilization of limited resources with guidance from geometric priors, which are often readily available after pre-processing stages. We record observation statistics on the estimated geometric scaffold and guide the optimal placement of bases, which greatly improves upon the uniform basis arrangements adopted by previous scalable Neural Radiance Field (NeRF) representations. We also suggest scene-adaptive virtual viewpoints to compensate for geometric deficiencies inherent in view configurations in the input trajectory and impose the necessary regularization. We present a comprehensive analysis and discussion regarding rendering quality and memory requirements in several large-scale indoor scenes, demonstrating significant enhancements compared to baselines that employ regular placements.
• Abstract（参考訳）: 不完全な観測から室内環境の没入的な体験を効果的に生み出すためのシーン適応型手法を提案する。 複数の部屋を持つ屋内のシーンは、乱雑、閉塞、平らな壁を含む様々な複雑さを持つ不規則なレイアウトを示すことが多い。 我々は,前処理段階の後に手軽に利用できるような幾何学的事前のガイダンスによる限られた資源の利用を最大化する。 我々は、推定された幾何学的足場に関する観測統計を記録し、基底の最適配置を導出し、従来の拡張性ニューラルネットワーク(NeRF)表現で採用された均一な基底配置を大幅に改善する。 また、入力軌跡のビュー構成に固有の幾何学的欠陥を補償し、必要な正規化を課すシーン適応仮想視点を提案する。 いくつかの大規模屋内シーンにおけるレンダリング品質とメモリ要件に関する総合的な分析と議論を行い、通常の配置を用いたベースラインに比べて大幅に向上したことを示す。

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