学習可能な三角形を用いたソフトニューラルレンダラー
2025-05-30
この研究は、学習可能な3D三角形をプリミティブとして用いた、新規なニューラルレンダリング手法を紹介します。従来のバイナリマスクとは異なり、三角形の2次元符号付き距離場（SDF）から導出された滑らかなウィンドウ関数を用いて、三角形のピクセルへの影響を滑らかに調整します。平滑化パラメータσは、このウィンドウ関数の鋭さを制御し、バイナリマスクからデルタ関数の近似への滑らかな遷移を可能にします。最終的な画像は、投影されたすべての三角形の寄与をアルファブレンドすることで生成されます。このプロセス全体は微分可能であり、勾配ベースの学習によって三角形パラメータを最適化することができます。
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AI
符号付き距離場