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#14
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
NeRFを高速化し200FPSで動作するようにしたFastNeRFの提案．Radiance Fieldsを空間・光線に対して分解しキャッシュ化できるよう分解した上で，この表現に対してGPU上で効率よくクエリするための手法を実装した．
新規性
NeRFの表現を位置に対するクエリと光線方向に対するクエリに分離し，位置ごとのMLPの出力する色・透明度の空間的な重み付け和として輝度値を記述する．このときの重みを光線方向ごとに出力するよう別のMLPを学習し，これらを組み合わせて用いる．この分離によってキャッシングが可能となり，高速な推論を実現した．
結果
NeRFとほぼ遜色のないシーン画像再構成を高速に実現，数千倍の高速化を達成した．キャッシュ化の有無，コンポーネント数等のパラメータについての比較に加え，人物の顔動画を利用したアプリケーション例を示している．
その他（なぜ通ったか？等）
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