本研究は、ニューラルライトフィールドプローブ(NeLF-Pro)と呼ばれる新しい表現手法を提案している。NeLF-Proは、シーンをローカルなライトフィールドプローブの集合として表現し、プローブ間の関係性を効率的にエンコードするVMM因子分解手法を用いる。
具体的には以下の特徴を持つ:
シーンをローカルなライトフィールドプローブの集合として表現することで、シーンの大小や空間的な粒度の違いに柔軟に対応できる。
VMM因子分解により、プローブ間の関係性を効率的にエンコードし、コンパクトな表現を実現する。
カメラ近傍のプローブを選択的に使うことで、メモリ効率的な表現と高速な推論を実現する。これにより、大規模シーンの高品質なノベルビュー合成が可能となる。
実験では、小規模から大規模までの多様なシーンに対して、提案手法が既存手法と同等以上の性能を示すことを確認している。特に大規模シーンにおいて顕著な性能向上が見られ、提案手法の優位性が示された。
toiselle kielelle
lähdeaineistosta
arxiv.org
Tärkeimmät oivallukset
by Zinuo You,An... klo arxiv.org 04-23-2024
https://arxiv.org/pdf/2312.13328.pdfSyvällisempiä Kysymyksiä