高效率失真 NeRF 流式传输策略评估
多媒体
2024-10-28 v1 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
摘要
神经辐射场（NeRF）通过从一组稀疏图像中实现高度逼真且细致的场景重建，彻底改变了 3D 视觉表示领域。NeRF 采用一种体积函数表示，将 3D 点映射到其对应的颜色和不透明度，从而允许从任意视角进行逼真的视图合成。尽管取得了这些进展，但由于涉及大量数据，NeRF 内容的高效流式传输仍然是一个重大挑战。本文研究了两种 NeRF 流式传输策略的率失真性能：基于像素的流式传输和基于神经网络（NN）参数的流式传输。前者对图像进行编码并在整个网络中传输，而后者则对相应的 NeRF 模型参数进行编码和传输。本工作还强调了复杂性与性能之间的权衡，表明基于 NN 参数的策略通常提供更高的效率，使其适用于一对多流式传输场景。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.19459,
title = {Evaluation of strategies for efficient rate-distortion NeRF streaming},
author = {Pedro Martin and António Rodrigues and João Ascenso and Maria Paula Queluz},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.19459},
year = {2024}
}