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、複合現実 (MR) や仮想現実 (VR) などの幅広いアプリケーションで非常に大きな課題です。
微分方程式を解くという文脈で長い間調査されてきたニューラル ネットワークは、フォトリアリスティック レンダリングの暗黙的な表現として以前に導入されました。
ただし、古典的なコンピューティングを使用したリアルなレンダリングは、時間のかかる光線マーチングが必要であり、次元の呪いによる計算上のボトルネックに悩まされるため、困難です。
この論文では、暗黙的なシーン表現のための量子回路、量子活性化関数、および量子ボリューム レンダリングを統合する量子放射場 (QRF) を提案します。
この結果は、QRF が高速、高速収束、高並列性などの量子コンピューティングの利点を活用するだけでなく、高品質のボリューム レンダリングも保証することを示しています。

要約(オリジナル)

Photorealistic rendering of real-world scenes is a tremendous challenge with a wide range of applications, including mixed reality (MR), and virtual reality (VR). 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 exploits the advantage of quantum computing, such as high speed, fast convergence, and high parallelism, but also ensure high quality of volume rendering.

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