TRANSPR：累积透明射线的神经 3D 场景点渲染器
计算机视觉与模式识别
2020-09-08 v1
摘要
我们提出并评估了一种可建模半透明场景部分的基于神经点图的图形方法。与其前身流程类似，我们的方法使用点云建模代理几何，并为每个点附加一个神经描述子。此外，我们的方法为每个点引入了一个可学习的透明度值。我们的神经渲染过程包含两步。首先，使用射线分组将点云光栅化为多通道图像。随后是神经渲染步骤，使用可学习卷积网络将光栅化图像“翻译”为 RGB 输出。新场景可通过神经描述子和渲染网络的基于梯度的优化来建模。我们展示了经我们的方法训练后可生成半透明点云场景的新视角。我们的实验证明了在为一系列含半透明部分的场景引入半透明到基于神经点的建模中的益处。
引用
@article{arxiv.2009.02819,
title = {TRANSPR: Transparency Ray-Accumulating Neural 3D Scene Point Renderer},
author = {Maria Kolos and Artem Sevastopolsky and Victor Lempitsky},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02819},
year = {2020}
}