論文の概要: Animating Street View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.08534v1
• Date: Thu, 12 Oct 2023 17:24:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-15 10:29:31.474995
• Title: Animating Street View
• Title（参考訳）: ストリートビューのアニメーション
• Authors: Mengyi Shan, Brian Curless, Ira Kemelmacher-Shlizerman and Steve Seitz
• Abstract要約: 本研究では,自然に行動する歩行者や車両で街路ビュー画像を自動的に生かし,生活に届けるシステムを提案する。 我々のアプローチは、既存の人々や車両を入力画像から取り除き、適切なスケール、角度、動き、外観、計画経路、交通行動で動く物体を挿入することである。 我々は,通常の静止画やパノラマを含む様々なストリートシーンで,その結果を実演する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.203239158327
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a system that automatically brings street view imagery to life by populating it with naturally behaving, animated pedestrians and vehicles. Our approach is to remove existing people and vehicles from the input image, insert moving objects with proper scale, angle, motion, and appearance, plan paths and traffic behavior, as well as render the scene with plausible occlusion and shadowing effects. The system achieves these by reconstructing the still image street scene, simulating crowd behavior, and rendering with consistent lighting, visibility, occlusions, and shadows. We demonstrate results on a diverse range of street scenes including regular still images and panoramas.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,自然に行動する歩行者や車両で街路ビュー画像を自動的に生かし,生活に届けるシステムを提案する。 提案手法は,既存の人物や車両を入力画像から取り除き,適切なスケール,角度,動き,外観,計画経路,交通行動で移動物体を挿入し,そのシーンを適切な閉塞やシャドーイング効果で描画する。 このシステムは、静止画のストリートシーンを再構築し、群衆の振る舞いをシミュレートし、一貫した照明、可視性、隠蔽性、影でレンダリングする。 我々は,通常の静止画やパノラマを含む様々なストリートシーンで,その結果を実証する。

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