論文の概要: MorpheuS: Neural Dynamic 360{\deg} Surface Reconstruction from Monocular RGB-D Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.00778v1
• Date: Fri, 1 Dec 2023 18:55:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 13:38:21.875552
• Title: MorpheuS: Neural Dynamic 360{\deg} Surface Reconstruction from Monocular RGB-D Video
• Title（参考訳）: MorpheuS:モノクラーRGB-Dビデオによるニューラルダイナミック360{\deg}表面の再構成
• Authors: Hengyi Wang, Jingwen Wang, Lourdes Agapito
• Abstract要約: 我々は,カジュアルにキャプチャされたRGB-Dビデオから動的360度表面再構成を行うMorpheuSを紹介する。 我々のアプローチは、ターゲットシーンを、その幾何学と外観を符号化する標準フィールドとしてモデル化する。 我々は、ビュー依存拡散を先取りし、その知識を蒸留し、観測されていない領域の現実的な完成を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.497255173754613
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Neural rendering has demonstrated remarkable success in dynamic scene reconstruction. Thanks to the expressiveness of neural representations, prior works can accurately capture the motion and achieve high-fidelity reconstruction of the target object. Despite this, real-world video scenarios often feature large unobserved regions where neural representations struggle to achieve realistic completion. To tackle this challenge, we introduce MorpheuS, a framework for dynamic 360{\deg} surface reconstruction from a casually captured RGB-D video. Our approach models the target scene as a canonical field that encodes its geometry and appearance, in conjunction with a deformation field that warps points from the current frame to the canonical space. We leverage a view-dependent diffusion prior and distill knowledge from it to achieve realistic completion of unobserved regions. Experimental results on various real-world and synthetic datasets show that our method can achieve high-fidelity 360{\deg} surface reconstruction of a deformable object from a monocular RGB-D video.
• Abstract（参考訳）: ニューラルレンダリングは動的シーン再構成において顕著な成功を収めた。 ニューラル表現の表現性のおかげで、先行作業は正確に動きを捉え、ターゲットオブジェクトの忠実度の高い再構築を実現することができる。 これにもかかわらず、現実世界のビデオシナリオは、神経表現が現実的な完成を達成するのに苦労する大きな未観測領域を特徴とすることが多い。 そこで本研究では,rgb-dビデオからダイナミックな360{\deg}表面再構成のためのフレームワークmorpheusを紹介する。 提案手法では,ターゲットシーンを,現在のフレームから正準空間へポイントをゆがめる変形場と合わせて,その形状と外観をエンコードする正準場としてモデル化する。 我々は、ビュー依存拡散を先取りし、その知識を蒸留し、観測されていない領域の現実的な完成を達成する。 実世界および合成データを用いた実験により, 単眼のrgb-dビデオから変形可能な物体の高忠実度360{\deg}表面再構成が可能となった。

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