論文の概要: Free View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05511v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 18:16:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 05:42:10.890097
• Title: Free View Synthesis
• Title（参考訳）: フリービュー合成
• Authors: Gernot Riegler, Vladlen Koltun
• Abstract要約: 本稿では,シーンの周囲に自由に分布する入力画像から新規なビュー合成手法を提案する。 本手法は,入力ビューの規則的な配置に依存しず,シーンを通して自由なカメラ運動のための画像の合成が可能であり,制約のない幾何学的レイアウトの一般的な場面で機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 100.86844680362196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a method for novel view synthesis from input images that are freely distributed around a scene. Our method does not rely on a regular arrangement of input views, can synthesize images for free camera movement through the scene, and works for general scenes with unconstrained geometric layouts. We calibrate the input images via SfM and erect a coarse geometric scaffold via MVS. This scaffold is used to create a proxy depth map for a novel view of the scene. Based on this depth map, a recurrent encoder-decoder network processes reprojected features from nearby views and synthesizes the new view. Our network does not need to be optimized for a given scene. After training on a dataset, it works in previously unseen environments with no fine-tuning or per-scene optimization. We evaluate the presented approach on challenging real-world datasets, including Tanks and Temples, where we demonstrate successful view synthesis for the first time and substantially outperform prior and concurrent work.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,シーン周囲に自由に分布する入力画像から新規なビュー合成手法を提案する。 本手法は,入力ビューの規則的な配置に依存しず,シーンを通して自由なカメラ運動のための画像の合成が可能であり,制約のない幾何学的レイアウトの一般的な場面で機能する。 入力画像をSfMで校正し、粗い幾何学的足場をMVSで作成する。 この足場は、シーンの新しいビューのためのプロキシ深度マップを作成するために使用されます。 この深度マップに基づいて、リカレントエンコーダ・デコーダネットワークは、近くのビューから特徴を再投影し、新しいビューを合成する。 私たちのネットワークは特定のシーンに最適化される必要はありません。 データセットをトレーニングした後は、微調整やシーンごとの最適化なしで、これまで見つからなかった環境で動作する。 我々は,タンクやテンプルなど,現実のデータセットに挑戦する上で提示されたアプローチを評価し,初めてビュー合成を成功させ,事前および同時処理を大幅に上回った。

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