K-Planes：空间、时间与外观中的显式辐射场
计算机视觉与模式识别
2023-03-28 v2
摘要
我们提出k-planes，一种用于任意维度辐射场的白盒模型。我们的模型使用个平面来表示d维场景，提供了从静态（d=3）到动态（d=4）场景的无缝途径。这种平面分解使得添加维度专属先验变得容易，例如时间平滑性与多分辨率空间结构，并诱导出场景静态与动态组件的自然分离。我们使用带学习型颜色基的线性特征解码器，其性能可与非线性黑盒MLP解码器媲美。在一系列合成与真实、静态与动态、固定与变化外观的场景中，k-planes以低内存占用量取得了具竞争力且常为最优（SOTA）的重建保真度，相较完整4D网格实现1000倍压缩，并借助纯PyTorch实现快速优化。视频结果与代码见 https://sarafridov.github.io/K-Planes。
引用
@article{arxiv.2301.10241,
title = {K-Planes: Explicit Radiance Fields in Space, Time, and Appearance},
author = {Sara Fridovich-Keil and Giacomo Meanti and Frederik Warburg and Benjamin Recht and Angjoo Kanazawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.10241},
year = {2023}
}
备注
Project page https://sarafridov.github.io/K-Planes/