論文/代碼速遞2022.11.18！

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ECCV2022|AdaNeRF：自適應(yīng)采樣用于神經(jīng)輻射場(chǎng)實(shí)時(shí)渲染！代碼開(kāi)源

標(biāo)題：AdaNeRF: Adaptive Sampling for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields

論文：https://arxiv.org/pdf/2207.10312.pdf

代碼：https://github.com/thomasneff/AdaNeRF

摘要： 

最近，通過(guò)直接從稀疏觀測(cè)中學(xué)習(xí)神經(jīng)輻射場(chǎng)，新的視圖合成發(fā)生了革命性的變化。然而，由于體繪制方程的精確求積需要每條射線的大量樣本，因此使用這種新范式繪制圖像的速度很慢。先前的工作主要集中在加快與每個(gè)采樣點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)評(píng)估，例如，通過(guò)將輻射值緩存到顯式空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，但這是以犧牲模型緊湊性為代價(jià)的。在本文中，我們提出了一種新的雙網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，通過(guò)學(xué)習(xí)如何最佳地減少所需采樣點(diǎn)的數(shù)量，該架構(gòu)采用正交方向。為此，我們將我們的網(wǎng)絡(luò)拆分為一個(gè)采樣和著色網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)是聯(lián)合訓(xùn)練的。我們的訓(xùn)練方案沿每條射線采用固定的樣本位置，并在整個(gè)訓(xùn)練過(guò)程中逐步引入稀疏性，以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量，即使在低樣本數(shù)下也是如此。在用目標(biāo)樣本數(shù)進(jìn)行微調(diào)后，可以實(shí)時(shí)呈現(xiàn)得到的緊湊神經(jīng)表示。我們的實(shí)驗(yàn)表明，我們的方法在質(zhì)量和幀速率方面優(yōu)于并發(fā)緊湊神經(jīng)表示，并且與高效混合表示性能相當(dāng)

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