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#298
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
セルフオクルージョンに強く，高速にレンダリングできる人体のNeRFモデルGP-NeRFを提案．SMPLによる人体モデルの頂点について，複数視点の入力画像中の対応する点からの特徴量を集約しスパース畳み込みを用いて粗いボリュームを推定，これをガイドとして人体領域だけで密なサンプル点でNeRFによるVolume Renderingを行う．
新規性
レンダリングの高速化のために粗い形状と密度・カラーを分離，後段のサンプリングの範囲を絞り込むためにSMLPによる人体モデルと対応したスパースボクセル表現を用いる．着目した人体上のある点に入力画像のどの点が対応するかを推定するためAttention機構を用いる．
結果
ZJU-MoCap datasetとTHUman 1.0で学習・評価し，省メモリで高速なレンダリングが可能であること・レンダリング結果も高品質であること・一枚の画像では見えない箇所もうまく再構成できていることを示した．
その他（なぜ通ったか？等）
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