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[ISCA 2023] Gen-NeRF: 基于软硬件协同设计的高效可泛化神经辐射场
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三维重建技术是在各种增强现实和虚拟现实应用中实现沉浸式体验的必要功能,这其中可泛化神经辐射场(generalizable NeRF)因其跨场景泛化能力而受到越来越多的关注。尽管generalizable NeRF有着巨大的应用前景,由于巨大的计算复杂度和大量的内存访问,其在实际设备的部署受到严重制约。为此,我们提出了Gen-NeRF,这是一个专门用于generalizable NeRF加速的软硬件协同设计框架,首次实现了实时可泛化NeRF渲染。在算法方面,Gen-NeRF利用了3D场景的不同区域对渲染像素的贡献不同的事实,集成了一种coarse-then-focus取样策略以实现稀疏但高效的取样,从而降低计算复杂度。在硬件方面,Gen-NeRF通过利用射线之间的对极几何关系,设计了定制化数据流和加速器架构来最大化不同射线之间的数据重用机会,从而降低内存读取开销。大量实验证实了Gen-NeRF框架在实现实时和可泛化三维重建的有效性。
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