NeRFや3DGSに続く技術として『Binary Opacity Grids: Capturing Fine Geometric Detail for Mesh-Based View Synthesis』が注目されています。

Binary Opacity Grids: Capturing Fine Geometric Detail for Mesh-Based View Synthesis

サーフェスベースのビュー合成アルゴリズムは計算要件が少ないため魅力的ですが、細い構造を再現することにしばしば苦労します。一方で、シーンのジオメトリを体積密度フィールド（例：NeRF）としてモデリングするより高価な方法は、細かな幾何学的ディテールの再構築に優れています。しかし、密度フィールドはしばしば「ぼやけた」方法で幾何学を表現し、表面の正確な位置決めを妨げます。この研究では、密度フィールドを変更して表面に収束するように促しつつ、細い構造の再構築能力を損なわないようにします。まず、連続的な密度フィールドではなく、不透明度値が表面でゼロから一へと不連続に遷移することを可能にする離散的な不透明度グリッド表現を使用します。次に、ピクセルごとに複数の光線をキャスティングすることでアンチエイリアス処理を行い、半透明のボクセルを使用せずに遮蔽境界とサブピクセル構造をモデル化できます。第三に、不透明度値の二進エントロピーを最小化することで、トレーニングの終わりに不透明度値が二値化することを促し、表面幾何学の抽出を容易にします。最後に、融合ベースのメッシング戦略に続いてメッシュの単純化と外観モデルのフィッティングを開発します。私たちのモデルによって生成されたコンパクトなメッシュは、モバイルデバイス上でリアルタイムにレンダリングすることができ、既存のメッシュベースのアプローチと比較して著しく高いビュー合成品質を達成します。

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