論文の概要: Tensor4D : Efficient Neural 4D Decomposition for High-fidelity Dynamic Reconstruction and Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11610v2
• Date: Thu, 13 Apr 2023 11:42:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 17:14:39.054624
• Title: Tensor4D : Efficient Neural 4D Decomposition for High-fidelity Dynamic Reconstruction and Rendering
• Title（参考訳）: Tensor4D : 高忠実度動的再構成とレンダリングのための高効率ニューラルネットワーク4D分解
• Authors: Ruizhi Shao, Zerong Zheng, Hanzhang Tu, Boning Liu, Hongwen Zhang, Yebin Liu
• Abstract要約: 動的シーンに対する効率的な4次元テンソル分解法を提案する。 本手法は,スパースビューカメラや単眼カメラから高品質な動的再構成とレンダリングを実現することができることを示す。 コードとデータセットはatliuyebin.com/tensor4d-tensor4d.htmlでリリースされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.928844354349117
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Tensor4D, an efficient yet effective approach to dynamic scene modeling. The key of our solution is an efficient 4D tensor decomposition method so that the dynamic scene can be directly represented as a 4D spatio-temporal tensor. To tackle the accompanying memory issue, we decompose the 4D tensor hierarchically by projecting it first into three time-aware volumes and then nine compact feature planes. In this way, spatial information over time can be simultaneously captured in a compact and memory-efficient manner. When applying Tensor4D for dynamic scene reconstruction and rendering, we further factorize the 4D fields to different scales in the sense that structural motions and dynamic detailed changes can be learned from coarse to fine. The effectiveness of our method is validated on both synthetic and real-world scenes. Extensive experiments show that our method is able to achieve high-quality dynamic reconstruction and rendering from sparse-view camera rigs or even a monocular camera. The code and dataset will be released at https://liuyebin.com/tensor4d/tensor4d.html.
• Abstract（参考訳）: 動的シーンモデリングの効率的かつ効果的なアプローチであるtensor4dを提案する。 提案手法の鍵は,動的シーンを4次元時空間テンソルとして直接表現できるように,効率的な4次元テンソル分解法である。 付随するメモリ問題に対処するため、4次元テンソルを階層的に分割し、まず3つの時間認識ボリュームと9つのコンパクト特徴面に投影する。 これにより、時空間情報をコンパクトかつメモリ効率のよい方法で同時にキャプチャすることができる。 動的シーン再構成とレンダリングにTensor4Dを適用する場合、構造運動と動的詳細変化が粗いものから細かいものへと学習できるという意味で、4Dフィールドを異なるスケールに分解する。 本手法の有効性は,合成シーンと実世界シーンの両方で検証できる。 広汎な実験により,スパースビューカメラリグや単眼カメラから高品質な動的再構成とレンダリングを実現することができた。 コードとデータセットはhttps://liuyebin.com/tensor4d/tensor4d.htmlでリリースされる。

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