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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Han-nyoung Lee (Chung-Ang University) Hak Gu Kim (Chung-Ang University)
저널정보
중앙대학교 영상콘텐츠융합연구소MINT Moving Image & Technology (MINT) MINT: Moving Image & Technology, Vol.3, No.1
발행연도
2023.4
수록면
1 - 7 (7page)
DOI
10.15323/mint.2023.4.3.1.1

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Implicit neural representations (INRs) have demonstrated strong representation performance in various computer vision applications, such as image and video representations. Recently, inspired by INRs, many studies have been conducted on neural 3D rendering. However, representing fine details (high-frequency signals) in terms of geometry and appearance remains challenging because the neural network generally starts to fit low-frequency signals during training. This also leads to an extremely long training time for convergence. To solve this issue, we present a novel neural 3D rendering method based on neural radiance fields (NeRFs) that leverage the characteristics of periodic activation functions. Experimental results demonstrate that the proposed model with a periodic activation function could achieve high-fidelity 3D rendering results with fewer iterations compared to the existing 3D rendering work, NeRF.
#3D Scene representations #Implicit neural representations #Spectral bias

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. Proposed Method
4. Experiments
5. Conclusion
References

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