QRF: Implicit Neural Representations with Quantum Radiance Fields

要約

実世界のシーンのフォトリアリスティックレンダリングは、MR（Mixed Reality）、VR（Mixed Reality）など幅広い応用が期待される非常に大きな課題である。これまで、フォトリアリスティックレンダリングのための陰的表現として、微分方程式を解く文脈で古くから研究されてきたニューラルネットワークが紹介されてきました。しかし、古典的な計算機によるリアルなレンダリングは、時間のかかる光線行進を必要とし、次元の呪いによる計算ボトルネックに悩まされるため、困難である。本論文では、量子回路、量子活性化関数、量子ボリュームレンダリングを統合した量子輝度場（QRF）を提案し、暗黙的なシーン表現を実現する。その結果、QRFは量子コンピューティング技術の利点である高速性、高速収束性、高並列性を生かすだけでなく、高品質なボリュームレンダリングを保証することができることが示された。

要約(オリジナル)

Photorealistic rendering of real-world scenes is a tremendous challenge with a wide range of applications, including MR (Mixed Reality), and VR (Mixed Reality). Neural networks, which have long been investigated in the context of solving differential equations, have previously been introduced as implicit representations for Photorealistic rendering. However, realistic rendering using classic computing is challenging because it requires time-consuming optical ray marching, and suffer computational bottlenecks due to the curse of dimensionality. In this paper, we propose Quantum Radiance Fields (QRF), which integrate the quantum circuit, quantum activation function, and quantum volume rendering for implicit scene representation. The results indicate that QRF not only takes advantage of the merits of quantum computing technology such as high speed, fast convergence, and high parallelism, but also ensure high quality of volume rendering.

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