K-Planes：空間、時間、外観における明示的レディアンスフィールド

我々は、任意の次元における放射場（radiance fields）を表現するための白箱モデル「k-planes」を提案する。本モデルは、d次元のシーンを d choose 2 個の平面で表現する。この手法により、静的（d=3）から動的（d=4）なシーンへとスムーズに拡張可能となる。平面による因子分解により、次元特有の事前知識（prior）の導入が容易となり、たとえば時間的な滑らかさや多解像度の空間構造といった特性を自然に組み込むことができる。また、シーンの静的成分と動的成分の自然な分離も可能となる。我々は、学習された色基底（color basis）を用いた線形特徴デコーダーを採用しており、非線形なブラックボックスMLPデコーダーと同等の性能を達成している。合成データおよび実データ、静的・動的、固定・変化する外観を含む多様なシーンにおいて、k-planesは低メモリ使用量で競争力のある、しばしば最先端の再構成精度を実現しており、4Dグリッド全体と比較して最大1000倍の圧縮率を達成している。また、純粋なPyTorch実装により高速な最適化が可能である。動画結果およびコードについては、https://sarafridov.github.io/K-Planes をご参照ください。