#5
summarized by : Naoya Chiba
NeRF in the Wild: Neural Radiance Fields for Unconstrained Photo Collections

どんな論文か?

Neural Radiance Fields (NeRF) による任意視点画像生成を現実に撮影された写真から実現.既存のNeRFではよく制御された多視点画像からシーンの三次元各点におけるcolorとdensityを学習し,合成したい視点でのピクセルに対応する光線上で積分を行うことでシーンを再構成する.提案するNeRF-Wでは実世界の画像に対応するための拡張を行った.
placeholder

新規性

照明条件の変化と一時的に物体が存在している場合による画像の変化に対応することで実世界の写真に対応した.照明条件の変化はGLOのアイデアでViewごとのLatent Vectorを調整する。一時的にある物体についてはこれらに対応したRGBとdensityを推定し重ね合わせることで対応する.

結果

有名なランドマークの実世界画像をインターネットから収集したデータセットを用いNeRF-Wによる任意視点画像生成を実現,ライティングの変化にも対応できており補間も可能.(カメラパラメータ等はCOLMAPで推定.)Epipolar plane images (EPI)によって推定されたFieldがうまく連続的な撮影環境を再現できていることを確認.

その他(なぜ通ったか?等)