- …
- …
#46
summarized by : Hirokatsu Kataoka
どんな論文か？
NeRFでは多数視点の画像から新規視点生成を行うが、提案のRegNeRFは数枚（最小3画像）から同程度の新規視点生成を実現する。新規視点画像が観測できないので、未観測視点に対しては正規化を行いRay Sampling Spaceをアニーリングすることで、未観測画像からもある程度新規視点画像を復元することができる。
新規性
未観測画像から生成された距離画像に対してパッチ単位の正規化を実行、シーンの幾何構造を推定する際にアーティファクト（推定ノイズ）を低減できる。さらにNormalizing Flow Modelを提案、未観測視点からも色情報を推定。
結果
公開データであるDTU / LLFFにより評価をおこなった。比較対象にはmip-NeRF/DietNeRFなどを適用。詳細には結果画像や動画を参照。
その他（なぜ通ったか？等）
Project page: https://m-niemeyer.github.io/regnerf
- …
- …