論文の概要: DNA-Rendering: A Diverse Neural Actor Repository for High-Fidelity Human-centric Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10173v2
• Date: Sat, 30 Sep 2023 06:24:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-10-03 13:44:56.929384
• Title: DNA-Rendering: A Diverse Neural Actor Repository for High-Fidelity Human-centric Rendering
• Title（参考訳）: DNAレンダリング:高忠実性人間中心レンダリングのための横型ニューラルアクターリポジトリ
• Abstract要約: ニューラルアクターレンダリングのための人間のパフォーマンスデータの大規模かつ高忠実なリポジトリであるDNAレンダリングを提案する。 我々のデータセットには、1500人以上の被験者、5000のモーションシーケンス、67.5Mのフレームのデータボリュームが含まれています。 我々は,最大解像度4096 x 3000の60個の同期カメラと15fpsの速度,ステルカメラキャリブレーションステップを含む,データをキャプチャするプロフェッショナルなマルチビューシステムを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 126.00165445599764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Realistic human-centric rendering plays a key role in both computer vision and computer graphics. Rapid progress has been made in the algorithm aspect over the years, yet existing human-centric rendering datasets and benchmarks are rather impoverished in terms of diversity, which are crucial for rendering effect. Researchers are usually constrained to explore and evaluate a small set of rendering problems on current datasets, while real-world applications require methods to be robust across different scenarios. In this work, we present DNA-Rendering, a large-scale, high-fidelity repository of human performance data for neural actor rendering. DNA-Rendering presents several alluring attributes. First, our dataset contains over 1500 human subjects, 5000 motion sequences, and 67.5M frames' data volume. Second, we provide rich assets for each subject -- 2D/3D human body keypoints, foreground masks, SMPLX models, cloth/accessory materials, multi-view images, and videos. These assets boost the current method's accuracy on downstream rendering tasks. Third, we construct a professional multi-view system to capture data, which contains 60 synchronous cameras with max 4096 x 3000 resolution, 15 fps speed, and stern camera calibration steps, ensuring high-quality resources for task training and evaluation. Along with the dataset, we provide a large-scale and quantitative benchmark in full-scale, with multiple tasks to evaluate the existing progress of novel view synthesis, novel pose animation synthesis, and novel identity rendering methods. In this manuscript, we describe our DNA-Rendering effort as a revealing of new observations, challenges, and future directions to human-centric rendering. The dataset, code, and benchmarks will be publicly available at https://dna-rendering.github.io/
• Abstract（参考訳）: リアルな人間中心のレンダリングはコンピュータビジョンとコンピュータグラフィックスの両方において重要な役割を果たす。 アルゴリズムの面ではここ数年急速に進歩してきたが、既存の人間中心のレンダリングデータセットとベンチマークは、レンダリング効果に不可欠な多様性の面では貧弱である。 研究者は通常、現在のデータセット上の小さなレンダリング問題の探索と評価を制限されるが、現実世界のアプリケーションは、さまざまなシナリオで堅牢なメソッドを必要とする。 本研究では、ニューラルアクターレンダリングのための人間のパフォーマンスデータの大規模かつ高忠実なリポジトリであるDNAレンダリングを提案する。 dnaレンダリングにはいくつかの属性がある。 まず、私たちのデータセットは1500人以上の被験者、5000のモーションシーケンス、67.5Mのフレームのデータボリュームを含む。 第二に、2D/3Dの人体キーポイント、前景マスク、SMPLXモデル、布/アクセトリー材料、マルチビューイメージ、ビデオなど。 これらの資産は、下流レンダリングタスクにおける現在の手法の精度を高める。 第3に,60個の同期カメラと最大解像度4096 x 3000,15fpsの速度,スタンカメラキャリブレーションステップを備え,タスクトレーニングと評価のための高品質な資源を確保する,プロのマルチビューシステムを構築した。 データセットとともに,新しいビュー合成,新しいポーズアニメーション合成,新しいアイデンティティレンダリング手法の既存の進歩を評価するための複数のタスクを含む,大規模かつ定量的なベンチマークをフルスケールで提供する。 本論文では,DNAレンダリングの取り組みを,人中心レンダリングへの新たな観察,課題,今後の方向性を明らかにするものとして記述する。 データセット、コード、ベンチマークはhttps://dna-rendering.github.io/で公開される。

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