NVIDIAのAI研究者は、オブジェクト周囲の狭いバンドにボリューメトリックレンダリングを制限することで、効率的にNeRFレンダリングを行うための人工知能アプローチを提案しています

NVIDIAのAI研究者が提案するボリューメトリックレンダリングの効率化：オブジェクト周囲の狭いバンド制限に基づく人工知能アプローチ

ナビディアの研究者たちは、体積ベースと表面ベースのレンダリング間で効率的に移行するためのニューラル放射輝度場の定式化を紹介します。この手法は、適応的なシェルを使用して、シーン特性に基づいてレンダリングプロセスを適応させることにより、ニューラル体積表現の周りに明示的なメッシュエンベロープを構築します。このアプローチは、特に1ピクセルあたりの単一サンプルで十分な固体領域で、レンダリング速度を大幅に加速します。提案された手法は実験によって高精度なレンダリングを実証し、アニメーションやシミュレーションなどの下流アプリケーションの可能性を紹介しています。

この研究は、効率的なレンダリングのための適応的なシェルを導入することで、ニューラル放射輝度場（NeRF）の定式化であるNeuSを拡張しています。この手法は、学習された空間的に変動するカーネルサイズを利用することで、シーン特性に基づいてレンダリングアプローチを適応させ、必要なサンプル数を大幅に減らしています。NeRFの計算複雑さに対処し、加速戦略を探索し、表面ベースのアプローチとの性能を比較しています。提案された手法は、類似の結果をより高速な推論と共に示し、アニメーションや物理シミュレーションのアプリケーションに適しています。

この手法は、リアルタイムで高解像度の新しい視点合成におけるNeRFの計算コストに対処します。明示的なジオメトリとNeRFを組み合わせて、異なるシーン領域に異なるレンダリングスタイルを割り当てる適応的なシェルアプローチを導入します。この手法により、レンダリングに必要なサンプル数が大幅に減少し、知覚的な品質を維持または向上させることができます。目標は、NeRFの効率性を損なうことなく高い視覚的忠実度を向上させ、3Dシーン表現と合成の実用的かつリアルタイムなアプリケーションを可能にすることです。

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表面周りの明示的なメッシュエンベロープを利用することで、レンダリングに必要なサンプルを減らしながら品質を維持することができます。三角メッシュで表現される提案手法は、外見レンダリングのために重要な領域を示しています。PSNR、LPIPS、SSIM、および光線ごとのピクセルあたりのサンプル数などの評価メトリックを使用して、レンダリングの品質と計算の複雑さに関する洞察を提供しています。このアプローチは、3Dシーンのレンダリングにおいて効率と視覚的な忠実度の向上を示しています。

提案された適応的シェルアプローチは、高い忠実度を維持しながら必要なレンダリングサンプルを減らし、アニメーションやシミュレーションなどの下流アプリケーションに適したものです。MipNeRF360データセットを用いたすべてのメトリックで基準を上回る性能を発揮し、DTUデータセットの結果ギャラリーはレンダリングされた画像の品質を示しています。さまざまなメトリックの包括的な使用により、この手法の計算の複雑さと全体的なパフォーマンスについての洞察が提供されます。

この研究は、PSNR、LPIPS、SSIMのメトリックにおいてベースラインと同等の性能を実現し、効率を示しています。NeuSと空間的に変動するカーネルサイズを組み合わせることでNeRFのレンダリングを強化します。ニューラルフィールドの出力の事前計算方法を通じてさらなる高速化が示唆されています。薄い構造を捉える限定性が認識され、将来の作業に向けた反復手順が提案されています。この研究は、ニューラル表現と高性能技術の相乗効果により、コンピュータグラフィックスのリアルタイムの進展を想定しています。

今後の研究の手法には、再構築の向上とシェルの反復的な適応に関する調査が含まれます。最新のニューラル表現とリアルタイムグラフィックス技術の相乗効果の調査が推奨されています。SDFとグローバルカーネルサイズを使用した表面の精度のさらなる改善、おそらくは正則化を介した方法が提案されています。追加の高速化のために、適応的シェルアプローチを離散グリッド上の事前計算ニューラルフィールド出力と組み合わせることが提案されています。薄い構造の捕捉を改善し、反復手順およびアルゴリズムの進展によってアーティファクトを減少させることは、将来の研究の課題として確認されています。

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