ニューラルネット3D表現に対する微分可能レンダラー - Preferred Networks Research & Development

本記事は、2019年夏のインターンシップに参加された島田直治さんによる寄稿です。 PFNの2019年夏季インターンシップに参加させていただいた東京大学大学院・情報理工学系研究科・修士2年の島田直治 (http://ut25252.starfree.jp/) です。大学ではCG (コンピューター・グラフィックス) 関連の研究をしています。インターンでの研究テーマとして、CGとの関わりも深い「微分可能レンダラーを用いた3D再構成」を選びました。研究としては、3D表現としてニューラルネット関数を用いることを着想し、これに対する新たな微分可能なレンダリング方法を考案、実装して数値実験を行い3D再構成の精度を先行研究と比較評価しました。 研究内容に関するまとめスライドをこちらに公開しています。このスライドの内容について、以下で解説していきます。 また、作成したプログラムはこちらで公開しています。 微