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【最新开源】单目RGB视频就可重建出会动的4D仙人掌玩具!
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https://www.youtube.com/watch?v=uu3ueYgsHxE 捕获一般的变形场景对于许多计算机图形学和视觉应用至关重要,当只有场景的单目RGB视频可用时,这尤其具有挑战性。相互竞争的方法假设稠密的点轨迹、3D模板、大规模训练数据集,或者只捕获小规模的变形。与之相反,我们的方法Ub4D没有做出任何这些假设,同时在具有挑战性的场景中优于之前的最新技术。我们的技术包括两种新的非刚性3D重建组件,即:1)非刚性场景的基于坐标的隐式神经表示,可以实现动态场景的无偏重建;2)新的动态场景流损失,可以实现更大变形的重建。我们的新数据集(将公开提供)的结果表明,在曲面重建精度和对大变形的鲁棒性方面明显优于最新技术。 项目主页:https://4dqv.mpi-inf.mpg.de/Ub4D/ 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2206.08368.pdf 代码地址:https://github.com/ecmjohnson/ub4d/
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