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ICCV 2023【已开源】| 你的城市图像渲染速度慢?试试我们的DNMP吧!
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在过去的几年里,神经辐射场(NeRFs)取得了巨大的成功。然而,由于基于光线行走的渲染,大多数现有方法仍需要大量的资源。为了有效地构建城市级别的辐射场,我们设计了可变形神经网格原语(DNMP),并提议用这种原语来参数化整个场景。DNMP是经典网格表示的灵活且紧凑的神经变体,它既享有基于光栅化渲染的效率,又有强大的神经表示能力用于照片级图像合成。具体来说,一个DNMP由一组连接的可变形网格顶点和配对的顶点特征组成,用来参数化局部区域的几何和辐射信息。为了限制优化的自由度并降低存储预算,我们强制每个原语的形状从相对低维的潜在空间解码。渲染颜色从顶点特征(通过光栅化插值)通过视角依赖的MLP解码。DNMP为城市级别场景表示提供了一个具有吸引人的性质的新范式:(1) 高质量的渲染。我们的方法在城市场景的新视图合成中取得了领先的性能。(2) 低计算成本。我们的表示能够实现快速渲染(2.07ms/1k像素)和低峰值内存使用(110MB/1k像素)。我们还提供了一个轻量级版本,其运行速度比原始NeRFs快33倍,与高度优化的Instant-NGP相当(0.61 vs 0.71ms/1k像素)。 论文标题:Urban Radiance Field Representation with Deformable Neural Mesh Primitives 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2307.10776.pdf 论文代码:https://github.com/DNMP/DNMP
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