NerfAcc: Efficient Sampling Accelerates NeRFs

Ruilong Li, Hang Gao, Matthew Tancik, Angjoo Kanazawa
[UC Berkeley]

NerfAcc：基于高效采样的NeRF加速

要点:

  • 动机：为了加速神经辐射场(NeRF)优化和渲染，探索和比较多种高级采样方法，提出一种统一的传输估计概念，证明改进的采样方法在不同变体的NeRF中都适用.
  • 方法：通过探索和比较多种高级采样方法，提出一种统一的传输估计概念，优化NeRF的训练和渲染.
  • 优势：所提出的NerfAcc工具箱为研究人员提供了灵活的Python API，使他们能够轻松地将先进的采样方法集成到NeRF相关方法中，以获得更高效的训练和渲染结果，同时保持高质量的结果.


提出了一种统一的传输估计概念，通过使用NerfAcc工具箱将多种高级采样方法集成到NeRF相关方法中，加速了NeRF的训练和渲染，为更高效的NeRF方法的开发提供了启示.

https://arxiv.org/abs/2305.04966 
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