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representing scenes1

[Paper Review] NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis Abstract이 논문에서는 복잡한 장면의 새로운 시점을 생성하며, 기존 연구를 뛰어넘는 성능을 달성하는 방법을 제안한다.이 방법은 소수의 입력 뷰를 사용하여 연속적인 volume scene 함수를 최적화한다.알고리즘은 장면을 fully connected (not convolution) deep network 로 표현한다. - 입력: 연속적인 5D 좌표 => 공간 위치(x, y, z) 와 시점 방향(θ, φ) 을 입력- 출력: 해당 위치의 체적 밀도(volume density) 와 시점 종속 방출 복사광(view-dependent emitted radiance) 출력- 합성 과정: 카메라에서 장면으로 뻗어나가는 광선(rays) 을 따라 5D 좌표(공간위치와 시점방향)를 선택한 뒤, 해당 좌표에서 신경망을.. 2024. 12. 10.

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