回転不変ニューラルポイントフィールドに基づく効率的な細粒度3Dシーン編集研究 学術的背景 コンピュータビジョンとグラフィックスの分野において、多視点画像から現実のシーンをモデル化し、新たな視点をレンダリングすることは中心的な課題です。ニューラルラジアンスフィールド（Neural Radiance Fields, NeRF）は近年、高品質な新視点合成結果を生成する点で大きな可能性を示しており、メッシュやボクセルなどの従来の明示的な3D表現手法に取って代わる可能性があるとされています。しかし、NeRFはレンダリング品質において優れているものの、シーン編集能力には依然として限界があります。既存の編集可能なNeRF手法は、効率性と細粒度編集能力において明らかな不足があり、これがNeRFの創造的編集や...