論文の概要: Instant-NVR: Instant Neural Volumetric Rendering for Human-object Interactions from Monocular RGBD Stream

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03184v1
• Date: Thu, 6 Apr 2023 16:09:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 13:32:16.135631
• Title: Instant-NVR: Instant Neural Volumetric Rendering for Human-object Interactions from Monocular RGBD Stream
• Title（参考訳）: instant-nvr:単眼rgbdストリームからの人間と物体の相互作用のためのインスタントニューラルボリュームレンダリング
• Authors: Yuheng Jiang, Kaixin Yao, Zhuo Su, Zhehao Shen, Haimin Luo, Lan Xu
• Abstract要約: Instant-NVRは,1台のRGBDカメラを用いて,物体追跡とレンダリングを瞬時に行うニューラルネットワークである。 トラッキングフロントエンドでは、十分な動作先を提供するために、頑健な人間オブジェクトキャプチャー方式を採用する。 また,移動優先探索による動的・静電放射場をオンザフライで再構築する手法も提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.844982083586306
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Convenient 4D modeling of human-object interactions is essential for numerous applications. However, monocular tracking and rendering of complex interaction scenarios remain challenging. In this paper, we propose Instant-NVR, a neural approach for instant volumetric human-object tracking and rendering using a single RGBD camera. It bridges traditional non-rigid tracking with recent instant radiance field techniques via a multi-thread tracking-rendering mechanism. In the tracking front-end, we adopt a robust human-object capture scheme to provide sufficient motion priors. We further introduce a separated instant neural representation with a novel hybrid deformation module for the interacting scene. We also provide an on-the-fly reconstruction scheme of the dynamic/static radiance fields via efficient motion-prior searching. Moreover, we introduce an online key frame selection scheme and a rendering-aware refinement strategy to significantly improve the appearance details for online novel-view synthesis. Extensive experiments demonstrate the effectiveness and efficiency of our approach for the instant generation of human-object radiance fields on the fly, notably achieving real-time photo-realistic novel view synthesis under complex human-object interactions.
• Abstract（参考訳）: ヒトと物体の相互作用の連続した4次元モデリングは多くの応用に不可欠である。 しかし、複雑なインタラクションシナリオの単眼追跡とレンダリングは依然として困難である。 本稿では,1台のRGBDカメラを用いた物体追跡・レンダリングのためのニューラルネットワークであるInstant-NVRを提案する。 従来の非剛性追跡を、マルチスレッド追跡レンダリング機構を通じて、最近の即時放射場技術で橋渡しする。 トラッキングフロントエンドでは、十分な動作先を提供するために、頑健な人間オブジェクトキャプチャー方式を採用する。 さらに、対話シーンのための新しいハイブリッド変形モジュールを用いた、分離された瞬間的ニューラル表現を導入する。 また,移動優先探索による動的・静電放射場をオンザフライで再現する手法を提案する。 さらに,オンラインのキーフレーム選択スキームとレンダリング・アウェア・リファインメント戦略を導入し,オンラインのノベルビュー合成の外観詳細を大幅に改善する。 提案手法の有効性と効率を実証する実験を行い, 複雑な人間-物体間相互作用下でのリアルタイムな光-リアリスティック・ノベル・ビュー合成を実現する。

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