InfNeRF: Efficient Large-Scale Scene Rendering with O(log n) Space Complexity

Centrala begrepp

InfNeRF introduces an innovative approach to large-scale scene rendering using Neural Radiance Fields and octree structures, achieving efficient rendering with reduced memory footprint.

Sammanfattning

• InfNeRF extends Level of Detail (LoD) techniques to NeRF for scalable scene representation.
• Utilizes octree structure for space and scale decomposition, reducing memory requirements.
• Achieves superior rendering quality and anti-aliasing capabilities compared to existing methods.
• Introduces tree pruning algorithm for efficient model sparsity and compactness.
• Proposes a novel training strategy for InfNeRF with parallelization across machines.

Statistik

InfNeRF achieves superior rendering quality with an improvement of over 2.4dB in PSNR while accessing only 17% of the total parameters.
The memory complexity for rendering with InfNeRF is notably efficient at O(log n).

Citat

"InfNeRF demonstrates its potential for large-scale scene reconstruction."
"In our experiments, InfNeRF achieves superior rendering quality."

Viktiga insikter från

InfNeRF

by Jiabin Liang... på arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14376.pdf

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