연구(주제선택)동기
+활용가능성
어떤 논문 정보들(간략하게 요약)을 사용해서 어떤식으로 구현할 것인지
(일단 단어 통일좀 해야하고 다듬기는 해야함)
과거에 사용되던 다양한 3D Rendering 기술들은 Texture 조건 등에 영향을 많이 받거나, 투명하거나 반사가 심하게 되는 물체에 대한 adaptation이 부족하며, 결과적으로 고화질의 Realistic한 결과를 생성해내기에는 부족함이 많이 있었습니다. NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (2020) 는 기존 문제들을 implicit 한 방법으로 상당부분 해결하여 고화질 View Synthesis 및 3D Rendering의 시대를 열었다는 점에서 3D Graphics 영역에 굉장히 큰 반향를 가져온 논문 중 하나입니다.
최근 2D Computer Vision에서 많은 발전이 이루어지고 있는데, 2D 이미지를 통해 고화질 View Synthesis 기능을 수행하는 NeRF의 등장은 3D Computer Vision 분야에서도 2D에서 진행된 다양한 연구들을 차용할 수 있는 기회를 제공하였습니다. 그 예시로 현재 2D Computer Vision에서 활발하게 연구되고 있는 Object Detection, Segmentation, Generation 등의 Task가 NeRF와 결합되어 3D에서도 진행되고 있습니다.
최근 Stable Diffusion, CLIP, DALL-E, SAM 등의 다양한 2D Computer VIsion 기술들의 연이은 성공과 사회적인 관심을 받는 모습들을 통해 우리는 Computer Vision이 가지고 있는 잠재력을 확인할 수 있었으며 따라서 이러한 잠재력을 3D에서도 발휘할 수 있는 연구과제를 기획하고자 하였습니다.
저희가 이번 SKT Fellowship에서 이루고자하는 목표는 다음과 같습니다. (개선필요)