論文の概要: 3D Moments from Near-Duplicate Photos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.06255v1
• Date: Thu, 12 May 2022 17:56:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 14:46:14.393610
• Title: 3D Moments from Near-Duplicate Photos
• Title（参考訳）: 近接重複写真からの3次元モーメント
• Authors: Qianqian Wang, Zhengqi Li, David Salesin, Noah Snavely, Brian Curless, Janne Kontkanen
• Abstract要約: 3D Momentsは、新しい計算写真効果だ。 1枚目から2枚目までのシーンの動きを円滑に補間するビデオを作成する。 本システムは,モーションパララックスとシーンダイナミックスを併用したフォトリアリスティックな時空ビデオを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.15199743223332
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce 3D Moments, a new computational photography effect. As input we take a pair of near-duplicate photos, i.e., photos of moving subjects from similar viewpoints, common in people's photo collections. As output, we produce a video that smoothly interpolates the scene motion from the first photo to the second, while also producing camera motion with parallax that gives a heightened sense of 3D. To achieve this effect, we represent the scene as a pair of feature-based layered depth images augmented with scene flow. This representation enables motion interpolation along with independent control of the camera viewpoint. Our system produces photorealistic space-time videos with motion parallax and scene dynamics, while plausibly recovering regions occluded in the original views. We conduct extensive experiments demonstrating superior performance over baselines on public datasets and in-the-wild photos. Project page: https://3d-moments.github.io/
• Abstract（参考訳）: 我々は新しい計算写真効果である3D Momentsを紹介する。 入力として、重複に近い2つの写真、すなわち、類似の視点から移動する被写体の写真が、人々の写真コレクションで一般的です。 出力として、第1の写真から第2写真までのシーンの動きをスムーズに補間する映像を作成し、同時に3dの感覚を高める視差付きカメラモーションを生成する。 この効果を達成するために,シーンフローを付加した特徴ベース階層深度画像のペアとしてシーンを表現した。 この表現は、カメラ視点の独立制御とともに、モーション補間を可能にする。 本システムでは,モーションパララックスとシーンダイナミクスを備えたフォトリアリスティックな時空映像を生成できると同時に,オリジナルビューに隠された領域を再現する。 我々は,公開データセットや画像のベースラインよりも優れた性能を示す広範な実験を行った。 プロジェクトページ: https://3d-moments.github.io/

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