Neural Radiance Fields (NeRFs): A Review and Some Recent Developments

要約

タイトル：NeRF: Neural Radiance Fieldsのレビューと最近の進歩

要約：

– NeRFとは、全結合ニューラルネットワーク、通称Multi-Layer Perception(MLP)の重みで3Dシーンを表現するフレームワークである。
– この手法は、新しい視点からの画像合成のタスクに使用され、与えられた連続的な視点から最新の写実的な画像合成を達成することができる。
– NeRFは、拡張された性能と機能を持つ最近の開発によって一般的な研究分野になっている。
– 最近の開発には、モデルの視点合成のために必要な画像が少ない方法や、制約のない動的なシーン表現からビューを生成することができる方法などがある。

要約(オリジナル)

Neural Radiance Field (NeRF) is a framework that represents a 3D scene in the weights of a fully connected neural network, known as the Multi-Layer Perception(MLP). The method was introduced for the task of novel view synthesis and is able to achieve state-of-the-art photorealistic image renderings from a given continuous viewpoint. NeRFs have become a popular field of research as recent developments have been made that expand the performance and capabilities of the base framework. Recent developments include methods that require less images to train the model for view synthesis as well as methods that are able to generate views from unconstrained and dynamic scene representations.

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arxiv.jp, OpenAI