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Space-Time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video - 単一視点の動画から破綻を抑えて3D空間を取り込むための技術

この記事は約1分15秒で読めます

Cornell TechのWenqi Xian氏、バージニア工科大学のJia-Bin Huang氏、FacebookのJohannes Kopf氏とChangil Kim氏らによる、単一視点の動画から破綻を抑えて3D空間を取り込むための技術「Space-Time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video」の動画とプロジェクトページが公開されています。


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Space-Time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video

概要
単一のビデオから動的シーンの時空間神経放射照度フィールドを学習する方法を提示します。学習した表現により、入力ビデオの自由な視点でのレンダリングが可能になります。私たちの方法は、暗黙の表現における最近の進歩に基づいています。単一のビデオから時空間放射照度フィールドを学習することは、ビデオが任意の時点でシーンの1つの観測のみを含むため、重大な課題をもたらします。シーンの3Dジオメトリは、さまざまなジオメトリ(モーション)をさまざまな外観で説明できるため、さまざまな方法で合法的に表現できます。その逆も同様です。ビデオ深度推定方法から推定されたシーン深度を使用して動的シーン表現の時間変化するジオメトリを制約し、個々のフレームのコンテンツを単一のグローバル表現に集約することによって、このあいまいさに対処します。

Space-time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video

プロジェクトページでは、他の結果と比較して確認出来るようになっています。
これははやく使ってみたい技術ですね。

リンク

Space-time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video

Screenshot of video-nerf.github.io

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