論文の概要: Human Pose Manipulation and Novel View Synthesis using Differentiable Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12731v1
• Date: Wed, 24 Nov 2021 19:00:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-29 16:01:55.772753
• Title: Human Pose Manipulation and Novel View Synthesis using Differentiable Rendering
• Title（参考訳）: 微分レンダリングを用いたヒューマンポーズ操作と新しいビュー合成
• Authors: Guillaume Rochette, Chris Russell, Richard Bowden
• Abstract要約: 我々は新しいポーズで人々の新しい視点を合成するための新しいアプローチを提案する。 我々の合成はヒトの骨格構造を表す拡散ガウス原始体を用いる。 これらのプリミティブをレンダリングすると、高次元の潜像が得られ、デコーダネットワークによってRGBイメージに変換される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.04980667824064
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a new approach for synthesizing novel views of people in new poses. Our novel differentiable renderer enables the synthesis of highly realistic images from any viewpoint. Rather than operating over mesh-based structures, our renderer makes use of diffuse Gaussian primitives that directly represent the underlying skeletal structure of a human. Rendering these primitives gives results in a high-dimensional latent image, which is then transformed into an RGB image by a decoder network. The formulation gives rise to a fully differentiable framework that can be trained end-to-end. We demonstrate the effectiveness of our approach to image reconstruction on both the Human3.6M and Panoptic Studio datasets. We show how our approach can be used for motion transfer between individuals; novel view synthesis of individuals captured from just a single camera; to synthesize individuals from any virtual viewpoint; and to re-render people in novel poses. Code and video results are available at https://github.com/GuillaumeRochette/HumanViewSynthesis.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しいポーズの人々の新しい視点を合成する新しいアプローチを提案する。 新たな微分可能レンダラにより,任意の視点から高精細な画像の合成が可能となる。 我々のレンダラーはメッシュベースの構造を操作するのではなく、人間の骨格構造を直接表現する拡散ガウス的プリミティブを利用する。 これらのプリミティブをレンダリングすると、高次元の潜像が得られ、デコーダネットワークによってRGBイメージに変換される。 この定式化は、エンドツーエンドでトレーニング可能な、完全に微分可能なフレームワークを生み出します。 本研究では,human3.6mとpanoptic studioデータセットにおける画像再構成手法の有効性を示す。 本稿では, 個人間の動きの伝達, 単一のカメラから捉えた個人の新しい視点合成, 仮想的な視点から個人を合成, 新規なポーズで人々を再レンダリングする方法について述べる。 コードとビデオの結果はhttps://github.com/guillaumerochette/humanview synthesisで入手できる。

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