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ICCV 2023【已开源】| 商汤&港中文联合发布:让图片动起来,AI的流体模拟大突破!
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在这项工作中,我们解决了从静止图像产生真实世界流体动画的问题。我们系统的关键是一个基于表面的分层表示,它来源于视频分解,场景被解耦成一个表面流体层和一个不透水的背景层,相应的透明度来描述两层的组成。通过根据流体运动的估计只扭曲表面流体层,并将其与背景重新组合,就可以制作出动画视频。此外,我们引入了仅表面流体模拟,一种2.5D流体计算版本,作为运动估计的替代。具体来说,我们利用基于单目深度估计器的三角形网格来表示流体表面层,并在物理基础框架中模拟运动,受到混合拉格朗日-欧拉方法经典理论的启发,同时使用一个可学习的网络以适应复杂的真实世界图像纹理。我们通过与现有方法的比较,无论是在标准的客观度量还是在主观排名分数上,都证明了所提出的系统的有效性。大量实验不仅表明我们的方法在常见的流体场景中具有竞争性的性能,而且在复杂的透明流体场景下具有更好的鲁棒性和合理性。此外,由于所提出的基于表面的分层表示和仅表面的流体模拟自然地解耦了场景,所以如将物体添加到河流中和纹理替换等交互式编辑可以轻松实现,产生逼真的结果。 论文标题:Simulating Fluids in Real-World Still Images 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2204.11335.pdf 论文代码:https://github.com/simon3dv/SLR-SFS
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