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#266
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
NeRFなどのニューラルボリュームレンダリングにおける積分計算を，計算グラフに対する書き換えによる評価で行うことで，画質劣化はわずかなにも関わらず大幅に高速化した．微積分学の基本定理を利用して，各点での評価を定積分に変換，二点での評価のみである光線に対する輝度値の計算を完了することができる．
新規性
光線上でサンプリング・評価し積分していた計算を定積分に置き換え，この実装を計算グラフ上の操作として実装したことが新規．学習時に逐次サンプリングした場合と同様にImplicit Functionに対して逆伝播が可能となる．さらにPyTorchの自動微分による計算グラフ生成に手を加え，より効率の良い計算を実現した．
結果
トモグラフィーで提案法のアイデアが正しく動作することを評価．ボリュームレンダリング手法としてNeRF・Neural Volumesと比較し，非常に高速なレンダリングの評価を実現している．
その他（なぜ通ったか？等）
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