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#204
summarized by : Itsuki Ueda
どんな論文か？
NeRFのレンダリングの高速化手法の提案．Octree構造を用いてネットワーク出力のキャッシュを取ることでNeRFを3000倍高速化し，リアルタイムレンダリングを実現．
新規性
(1)NeRFと同等品質のリアルタイムレンダリングを実現．(2)鏡面反射成分を球面調和関数でモデル化し（NeRF-SH)，NeRFの視線依存性を分離．(3)Octree構造を用いることで高解像度なキャッシュを保持．(4)学習を早期終了し，Octreeにキャッシュ後にFineTuningすることで学習を高速化
結果
NeRF-SHが鏡面反射成分を分離し，オリジナルのNeRFと同等の映像品質・収束速度を保つことを確認．また，キャッシュしたものをレンダリングする際，3000倍の高速化を達成し，リアルタイムレンダリングを実現した．
その他（なぜ通ったか？等）
同時期にSNeRG(Baking Neural Radiance Fields for Real-Time View Synthesis)がリアルタイムレンダリングを達成している．ネットワーク出力やその集約をキャッシュするアプローチは共通で，本手法はキャッシュ時の視線依存性の圧縮方法がユニーク．
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