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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.6
- 수록면
- 118 - 121 (4page)
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Neural Radiance Fields (NeRF) 는 3차원 위치 좌표와 2차원 방향 좌표를 입력받아 렌더링할 픽셀의 색상과 투명도를 출력하는 간결한 아키텍처의 다층 퍼셉트론(multi-layer perceptron, MLP)으로, 3차원 장면을 높은 시각적 품질로 재구성하는 기술이다. 최근 NeRF의 접근법을 차용한 후속 연구와 개발이 활발히 이루어지면서 관련 연구 정보와 응용 사례가 급속도로 늘어나게 되었다. 따라서 본 논문은 NeRF의 발전과정과 동향을 조사하고, 후속 연구에 다양한 이점을 제공할 오픈 소스 프레임워크인 Nerfstudio를 소개한다. 또한 Nerfstudio를 활용해 4개의 NeRF 기반 state-of-the-art (SOTA) 모델로 3차원 장면을 복원하고 각 모델의 렌더링 품질을 비교하는 연구를 수행했다. 연구 결과 여러 모델에 구현된 핵심 컴포넌트들을 조합하는 방법으로 개발된 새로운 모델이 기존 모델보다 재구성 품질과 훈련 속도 모두에서 향상된 성능을 보여주었다.
목차
요약
1. 서론
2. 배경 기술 연구 동향
3. Nerfstuido 소개
4. Neureal Radiance Fields 기반 모델 성능 비교
5. 실험 결과
6. 결론
참고문헌
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