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#174
summarized by : 佐藤凜太郎
どんな論文か?
従来のNeRFは,学習に多くの時間を費やしてしまう.そこで,本研究では,各セルに密度を格納しており,球面調和関数と呼ばれる光線の反射モデルで各頂点が表されるボクセルにより三次元空間を表現することで,MLPの最適化を必要としない高速な三次元空間の表現・レンダリング手法を提案する.光線がボクセルの各セルに通過する際に,トリリニア補間を用いる.また,メモリ効率の観点から密度が低いセルは枝刈りする.
新規性
MLPではなく,球面調和関数の係数を最適化することで,高速なレンダリング手法を提案.球面調和関数が,三次元の球面上の表面に入射した光線に対してフーリエ変換を行うことで,高周波成分の情報を表現できると考えられる.
結果
従来のNeRFより100倍早く収束する.
その他(なぜ通ったか?等)
NeRFでニューラルネットを学習しなくても上手くいったよという論文(論文のタイトル通り).
https://alexyu.net/plenoxels/
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