NPBG++:ニューラルポイントベースグラフィックスの加速【JST・京大機械翻訳】

Rakhimov Ruslan; Ardelean Andrei-Timotei; Lempitsky Victor; Burnaev Evgeny

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205127565878 整理番号：22P0309968

NPBG++:ニューラルポイントベースグラフィックスの加速【JST・京大機械翻訳】

NPBG++: Accelerating Neural Point-Based Graphics

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発行年： 2022年03月24日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月24日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ここでは,低シーン適合時間で高レンダリング現実感を実現する新しいビュー合成(NVS)タスクのための新しいシステム(NPBG++)を提案した。提案手法は,マルチビュー観測と静的シーンのポイントクラウドを効率的に活用し,各ポイントに対するニューラルディスクリプタを予測し,いくつかの重要な方法でニューラルポイントベースグラフィックスのパイプラインを改善した。ソース画像を通して単一パスで記述子を予測することによって,著者らは,ニューロン記述子ビュー依存性をつくり,強い非ランバート効果を有するシーンのためにより好適である一方,スセン最適化の必要条件を上げた。著者らの比較において,提案システムは,類似の品質の画像を生成する間,実行時間のフィッティングとレンダリングに関して以前のNVSアプローチより優れている。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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