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SIGGRAPH 2022|需6个视图,即可重建渲染动作!上科大,最新开源!
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在本文中,我们提出了一种综合的神经方法,用于从稠密的多视图视频中高质量地重建、压缩和渲染人类表演。我们的核心直觉是将传统的动画网格工作流与一类新的高效神经技术连接起来。我们首先介绍了一种神经表面重建器,用于在几分钟内生成高质量的表面。它将截断有符号距离场(TSDF)的隐式体绘制与多分辨率哈希编码相结合。我们进一步提出了一种用于生成动画网格的混合神经跟踪器,该跟踪器在自监督框架中将显式非刚性跟踪与隐式动态变形相结合。前者提供了返回到规范空间的粗略变形,而后者隐式变形进一步使用4D哈希编码预测位移,正如我们的重构器中那样。然后,我们讨论了使用所获得的动画网格的渲染方案,从动态纹理到各种带宽设置下的lumigraph渲染。为了在质量和带宽之间取得复杂的平衡,我们提出了一种分层解决方案,首先渲染覆盖表演者的6个虚拟视图,然后进行遮挡感知神经纹理混合。我们在各种基于网格的应用程序和各种平台上的照片逼真的自由观看体验中展示了我们的方法的有效性,即通过移动AR将虚拟人表演插入到真实环境中,或使用VR耳机沉浸式观看选秀节目。 项目主页:https://zhaofuq.github.io/NeuralAM/ 代码地址:https://github.com/zhaofuq/Instant-NSR 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2209.08468.pdf
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