MERF 是一种内存高效的辐射场表示法，在浏览器里实现了大规模场景的实时渲染，在产生高质量渲染的同时，对GPU内存的要求也比之前最先进的方法低。

标题：MERF: Memory-Efficient Radiance Fields for Real-time View Synthesis in Unbounded Scenes

作者：Google Research & University of Tübingen

Christian Reiser, Richard Szeliski, Dor Verbin, Pratul P. Srinivasan, Ben Mildenhall, Andreas Geiger, Jonathan T. Barron, Peter Hedman

要点:

  1. MERF是一种内存高效的辐射场表示，可在浏览器里实时渲染大规模场景；
  2. MERF 使用一种稀疏特征网格和高分辨率 2D 特征平面来减少稀疏体辐射场的内存消耗；
  3. MERF 引入一个新的收缩函数，将场景坐标映射到一个有界体，同时仍然允许有效的射线盒交错；
  4. MERF 实现了比之前实时 NeRF 类模型更高的渲染质量，同时需要更少的GPU内存。

我们提出了一种内存有效的辐射场（MERF）表示法，在浏览器中实现了大规模场景的实时渲染。MERF使用稀疏的特征网格和高分辨率的二维特征平面的组合，减少了先前稀疏的体积辐射场的内存消耗。

为了支持大规模的无边界场景，引入了一个新的收缩函数，将场景坐标映射到有边界的体积中，同时仍然允许有效的射线盒相交。我们设计了一个无损程序，将训练过程中使用的参数化烘烤成一个模型，实现了实时渲染，同时仍然保留了体积辐射场的逼真的视图合成质量。

论文地址: arxiv.org/abs/2302.12249

GIT地址: merf42.github.io

 

 

 

 

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