previous work
RGB-alpha volume rendering for view synthesis
1. Soft 3D
2. Multiplane image methods
3. Neural Volumes
+ General rendering model:good for optimization
- Horrible stoage requirements(1-10GB)
Neural nerworks as a continuous shape represen
1. Occupancy Networks
2. DeepSDF
3. Scene Representation Networks
- Limited rendering model: difficult to optimize
- Highly compressible (1-10MB)
2D image without positional encoding
-> from standard fully-connected net, unable to memorize the image.
Deep network는 lower frequency로 편향되게 learning하는 경향이 있다.
이를 해결하기 위해 input을 high dimensional space로 보내야 한다. before passing them to the network.
γ(gamma)를 사용하여 R dptj R^2L space로 mapping을 진행.
-> MLP가 좀 더 손쉽게 higher frequency function을 근사할 수 있도록 입력 좌표를 더 높은 차원 공간에 매핑한다.
-> Gamma 함수가 어떻게 input data를 high dimension으로 보낼 수 있는지 잘 모르겠음...