論文の概要: DynIBaR: Neural Dynamic Image-Based Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11082v3
• Date: Mon, 24 Apr 2023 16:42:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-25 23:19:01.142713
• Title: DynIBaR: Neural Dynamic Image-Based Rendering
• Title（参考訳）: DynIBaR: ニューラルネットワークによる動的画像ベースレンダリング
• Authors: Zhengqi Li, Qianqian Wang, Forrester Cole, Richard Tucker, Noah Snavely
• Abstract要約: 複雑な動的シーンを描写したモノクロ映像から新しいビューを合成する問題に対処する。 我々は,近傍のビューから特徴を集約することで,新しい視点を合成するボリューム画像ベースのレンダリングフレームワークを採用する。 動的シーンデータセットにおける最先端手法の大幅な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.44655794967741
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of synthesizing novel views from a monocular video depicting a complex dynamic scene. State-of-the-art methods based on temporally varying Neural Radiance Fields (aka dynamic NeRFs) have shown impressive results on this task. However, for long videos with complex object motions and uncontrolled camera trajectories, these methods can produce blurry or inaccurate renderings, hampering their use in real-world applications. Instead of encoding the entire dynamic scene within the weights of MLPs, we present a new approach that addresses these limitations by adopting a volumetric image-based rendering framework that synthesizes new viewpoints by aggregating features from nearby views in a scene-motion-aware manner. Our system retains the advantages of prior methods in its ability to model complex scenes and view-dependent effects, but also enables synthesizing photo-realistic novel views from long videos featuring complex scene dynamics with unconstrained camera trajectories. We demonstrate significant improvements over state-of-the-art methods on dynamic scene datasets, and also apply our approach to in-the-wild videos with challenging camera and object motion, where prior methods fail to produce high-quality renderings. Our project webpage is at dynibar.github.io.
• Abstract（参考訳）: 複雑な動的シーンを描写したモノクロ映像から新しいビューを合成する問題に対処する。 時間的に変化する神経放射場(dynamic nerfs)に基づく最先端の手法は、この課題に対する印象的な結果を示している。 しかし、複雑な物体の動きや制御されていないカメラ軌道を持つ長いビデオの場合、これらの手法はぼやけや不正確なレンダリングを生成し、現実世界のアプリケーションでの使用を妨げる。 MLPの重みの中に動的シーン全体をエンコードする代わりに、シーン・モーション・アウェアな方法で近くのビューから特徴を集約することで新しい視点を合成するボリューム画像ベースのレンダリング・フレームワークを採用することにより、これらの制限に対処する新しいアプローチを提案する。 本システムでは,複雑なシーンやビュー依存のエフェクトをモデル化できるという従来の手法の利点を保ちつつ,複雑なシーンのダイナミックスを特徴とする長編ビデオからフォトリアリスティックなノベルビューを合成することができる。 動的シーンデータセットにおける最先端手法の大幅な改善を示すとともに,従来の手法では高品質なレンダリングが得られなかったカメラや物体の動きに挑戦した映像にアプローチを適用した。 プロジェクトのWebページはdynibar.github.ioにあります。

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