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CVPR 2023 【即将开源】| 谷歌最新发布:DynIBaR,基于神经动态图像的动态渲染
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我们解决的问题是从描述复杂动态场景的单目视频中合成新的视角。基于时间变化的神经辐射场(也称为动态 NeRFs)的最先进方法在这一任务上取得了令人印象深刻的结果。然而,对于具有复杂物体运动和不受控制的相机轨迹的长视频,这些方法可能会产生模糊或不准确的渲染结果,从而影响它们在实际应用中的使用。我们提出了一种新的方法,通过采用基于体素的图像渲染框架,以一种对场景运动敏感的方式聚合来自附近视角的特征,从而解决了这些限制。我们的系统在能够模拟复杂场景和视角相关效果的同时,还能够合成具有照片般逼真的新视角,适用于具有复杂场景动态和不受限制的相机轨迹的长视频。我们在动态场景数据集上展示了与最先进方法相比的显著改进,并将我们的方法应用于具有具有挑战性的相机和物体运动的野外视频中,而先前的方法无法产生高质量的渲染结果。 Title:DynIBaR: Neural Dynamic Image-Based Rendering Paper:https://arxiv.org/pdf/2211.11082.pdf Project:https://dynibar.github.io/
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