論文の概要: Multiview Regenerative Morphing with Dual Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.01287v1
• Date: Tue, 2 Aug 2022 07:22:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-03 13:22:12.016215
• Title: Multiview Regenerative Morphing with Dual Flows
• Title（参考訳）: デュアルフローによる多視点再生モーフィング
• Authors: Chih-Jung Tsai, Cheng Sun, Hwann-Tzong Chen
• Abstract要約: 本稿では,Multiview Regenerative Morphingと呼ばれる新しい手法を提案する。 フォーミング過程を厳密で最適な輸送のための最適化として定式化する。 ユーザの指定した対応や2D/3D入力メッシュには依存しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.062713286961326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims to address a new task of image morphing under a multiview setting, which takes two sets of multiview images as the input and generates intermediate renderings that not only exhibit smooth transitions between the two input sets but also ensure visual consistency across different views at any transition state. To achieve this goal, we propose a novel approach called Multiview Regenerative Morphing that formulates the morphing process as an optimization to solve for rigid transformation and optimal-transport interpolation. Given the multiview input images of the source and target scenes, we first learn a volumetric representation that models the geometry and appearance for each scene to enable the rendering of novel views. Then, the morphing between the two scenes is obtained by solving optimal transport between the two volumetric representations in Wasserstein metrics. Our approach does not rely on user-specified correspondences or 2D/3D input meshes, and we do not assume any predefined categories of the source and target scenes. The proposed view-consistent interpolation scheme directly works on multiview images to yield a novel and visually plausible effect of multiview free-form morphing.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数視点画像の2セットを入力とし,2つの入力セット間のスムーズな遷移を示すだけでなく,任意の遷移状態における異なるビュー間の視覚的一貫性を確保する中間レンダリングを生成するマルチビュー設定による画像モーフィングの新たな課題を解決することを目的とする。 この目的を達成するために、我々は、変形過程を剛性変換と最適輸送補間のための最適化として定式化する、Multiview Regenerative Morphingと呼ばれる新しいアプローチを提案する。 ソースとターゲットシーンのマルチビュー入力画像を考えると、まず各シーンの形状と外観をモデル化し、新しいビューのレンダリングを可能にするボリューム表現を学習する。 次に、ワッサーシュタイン計量における2つの体積表現間の最適な輸送を解くことにより、2つのシーン間のモーフィングを得る。 提案手法は,ユーザの指定した対応や2D/3D入力メッシュに依存しない。 提案されたビュー一貫性補間スキームは、マルチビュー画像に直接作用し、マルチビューフリーフォームモーフィングの新規で視覚的に妥当な効果をもたらす。

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