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谷歌最新工作!MobileNeRF,移动设备上都能实时的高效 NeRF 算法
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https://mobile-nerf.github.io/ 标题:MobileNeRF: Exploiting the Polygon Rasterization Pipeline for Efficient Neural Field Rendering on Mobile Architectures https://arxiv.org/abs/2208.00277 摘要: 神经辐射场 (NeRFs) 已经展示了从新颖视图合成 3D 场景图像的惊人能力。但是,它们依赖于基于光线行进的专用体积渲染算法,这些算法与广泛部署的图形硬件的功能不匹配。本文介绍了一种基于纹理多边形的新 NeRF 表示,它可以使用标准渲染管道有效地合成新图像。 NeRF 表示为一组多边形,其纹理表示二进制不透明度和特征向量。使用 z 缓冲区对多边形进行传统渲染会生成每个像素都有特征的图像,这些图像由在片段着色器中运行的小型、依赖于视图的 MLP 进行解释,以产生最终的像素颜色。这种方法使 NeRF 能够使用传统的多边形光栅化管道进行渲染,该管道提供大规模的像素级并行性,在包括手机在内的各种计算平台上实现交互式帧速率。
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