K-Planes: 공간, 시간 및 외관에서의 명시적 레디언스 필드

우리는 임의의 차원에서 광원 필드를 위한 화이트박스 모델인 k-플레인(k-planes)을 소개한다. 본 모델은 d차원 장면을 표현하기 위해 d개 중 2개를 선택하는 조합(d choose 2)의 평면을 사용하며, 정적(d=3) 장면에서 동적(d=4) 장면으로 자연스럽게 확장할 수 있다. 이 평면 기반 분해 방식은 시간적 부드러움이나 다중 해상도 공간 구조와 같은 차원 특화 사전 지식을 쉽게 도입할 수 있게 하며, 장면의 정적 및 동적 구성 요소를 자연스럽게 분리할 수 있다. 학습된 색상 기저를 갖는 선형 특징 디코더를 사용함으로써, 비선형 블랙박스 MLP 디코더와 유사한 성능을 달성한다. 다양한 합성 및 실제 장면, 정적 및 동적 장면, 고정 및 변화하는 외관을 포함한 다양한 시나리오에서 k-플레인은 낮은 메모리 사용량으로 경쟁력 있고, 종종 최첨단 수준의 재구성 정확도를 제공하며, 전체 4D 그리드 대비 1000배의 압축률을 달성하고, 순수한 PyTorch 구현을 통해 빠른 최적화를 실현한다. 동영상 결과 및 코드는 다음 링크를 참조하시기 바랍니다: https://sarafridov.github.io/K-Planes.