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。
関連論文リスト
- Erasing the Ephemeral: Joint Camera Refinement and Transient Object
Removal for Street View Synthesis [44.90761677737313]
本研究では,屋外シナリオにおけるビュー合成の課題に対処する手法を提案する。
我々はニューラルポイント光のシーン表現を採用し、動的物体を戦略的に検出・マスクアウトし、アーティファクトなしで新しいシーンを再構築する。
都市景観の新たなビューを合成する上での最先端の成果を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T13:51:12Z) - Street-View Image Generation from a Bird's-Eye View Layout [95.36869800896335]
近年,Bird's-Eye View (BEV) の知覚が注目されている。
自動運転のためのデータ駆動シミュレーションは、最近の研究の焦点となっている。
本稿では,現実的かつ空間的に一貫した周辺画像を合成する条件生成モデルであるBEVGenを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-11T18:39:34Z) - Neural Radiance Transfer Fields for Relightable Novel-view Synthesis
with Global Illumination [63.992213016011235]
本稿では,ニューラル計算された放射光伝達関数を学習し,新しい視点下でのシーンリライティング手法を提案する。
本手法は,1つの未知の照明条件下で,シーンの実際の画像に対してのみ監視することができる。
その結果, シーンパラメータのアンタングルの復元は, 現状よりも有意に向上していることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-27T16:07:48Z) - 3D Moments from Near-Duplicate Photos [67.15199743223332]
3D Momentsは、新しい計算写真効果だ。
1枚目から2枚目までのシーンの動きを円滑に補間するビデオを作成する。
本システムは,モーションパララックスとシーンダイナミックスを併用したフォトリアリスティックな時空ビデオを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-12T17:56:18Z) - Real-Time Neural Character Rendering with Pose-Guided Multiplane Images [75.62730144924566]
リアルなシーンでアニマタブルなキャラクタをフォトリアリスティックな画質でレンダリングできるポーズ誘導多面体画像(MPI)合成を提案する。
我々は、移動物体の駆動信号とともに多視点画像をキャプチャするために、ポータブルカメラリグを使用します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-25T17:51:38Z) - Repopulating Street Scenes [59.2621467759251]
そこで本稿では,歩行者や車両などの物体を配置・非人口化・再人口化することにより,街頭シーンの画像を自動的に再構成する枠組みを提案する。
この手法の応用例としては、画像の匿名化によるプライバシー向上、自律運転のような知覚タスクのためのデータ強化などがある。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-30T09:04:46Z) - Animating Pictures with Eulerian Motion Fields [90.30598913855216]
静止画をリアルなアニメーションループ映像に変換する完全自動手法を示す。
流れ水や吹く煙など,連続流体運動の場面を対象とする。
本稿では,前向きと後向きの両方に特徴を流し,その結果をブレンドする新しいビデオループ手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-30T18:59:06Z) - Invisible Perturbations: Physical Adversarial Examples Exploiting the
Rolling Shutter Effect [16.876798038844445]
私たちは初めて、人間の目に見えない物理的敵の例を生成します。
我々は、攻撃者がシーンを逆向きに照らし、ターゲットの誤分類を引き起こす変調された信号を作る方法を実証する。
我々はLEDで様々なシミュレーションと物理実験を行い、目標攻撃率を最大84%まで示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-26T16:34:47Z) - People as Scene Probes [9.393640749709999]
我々は、高度な自動化とリアリズムで、新しいオブジェクトを同じシーンに合成する方法を示す。
特に、ユーザが画像に新しい物体(2Dカットアウト)を配置すると、自動的に再スケールされ、信頼され、隠蔽され、太陽に対して正しい方向に現実的な影を放つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-17T19:50:42Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。