FastNeRF: High-Fidelity Neural Rendering at 200FPS (arXiv Mar. 2021)

FastNeRF: High-Fidelity Neural Rendering at 200FPS
https://arxiv.org/abs/2103.10380


NeRFの高速なレンダリングを実現する手法．NeRFで学習されるRGB-σの値をキャッシュすることで高速化を行う．ただし，単純にキャッシュすると膨大なメモリが必要になるため，位置と方向それぞれで基底関数を用いた圧縮を行うことでコンシューマーレベルのGPUのメモリでもキャッシュができるようにしている．そのため，ネットワークはNeRFと異なり位置と方向の2種類のネットワークが利用される．


Radiance Fieldを学習した後，空間全体を一定の間隔でサンプリングする．また，方向についても同様に各点について一定の間隔でサンプリングする．FastNeRFでは，位置および方向の情報をD個のパラメータで表現することで，Radiance Field全体を表現している．これにより，通常のNeRFでは位置および方向をそれぞれfloat 16ビットで1024サンプルした場合，おおよそ5600TB必要なのに対して，FastNeRFでは，D=8とした場合，おおよそ54GBとなる．また，何もない位置の点に関しては不要なので，空間全体の30％程度にオブジェクトが存在している場合にはコンシューマーレベルのGPUやCPUのメモリに格納できるレベルになる．

処理速度の比較は以下の通り．先日紹介したDONeRFは15fpsでオリジナルのNeRFの0.06fpsに比べ劇的に処理時間を減らすことが出来ているが，FastNeRFはオリジナルのNeRFに比べ約3000倍の高速化という驚きの結果となっている．


画質についても，オリジナルのNeRFと同等の性能で画像生成することが出来ている．



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