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CVPR'2023【已开源】 | SPIn-NERF: 神经辐射场的多视图分割和感知修复
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Title: SPIn-NERF: Multiview Segmentation and Perceptual Inpainting with Neural Radiance Fields Paper: https://arxiv.org/pdf/2211.12254.pdf Code: https://github.com/SamsungLabs/SPIn-NeRF 本文提出了一种新的三维修补方法,称为三维修补(3D inpainting),用于在NeRF场景中删除不需要的物体,以便被替换的区域在视觉上是合理的,并且与其上下文保持一致。给定少量的姿势图像和单个输入图像中的稀疏注释,该框架首先快速获得目标物体的三维分割掩码。然后,引入基于感知优化的方法,利用学习的2D图像修复器将其信息精炼到三维空间中,同时确保视角一致性。此外,为了评估三维场景修补方法的性能,还介绍了一个由具有挑战性的真实场景组成的数据集。本文首先展示了该方法在多视角分割方面的优越性,并与NeRF方法和2D分割方法进行了比较。然后在3D修补任务上进行评估,展示了该方法在与其他NeRF操作算法以及强2D图像修复器基线的对比中的最新性能。
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