論文の概要: Fast View Synthesis of Casual Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02135v1
• Date: Mon, 4 Dec 2023 18:55:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 14:07:40.224374
• Title: Fast View Synthesis of Casual Videos
• Title（参考訳）: カジュアルビデオの高速ビュー合成
• Authors: Yao-Chih Lee, Zhoutong Zhang, Kevin Blackburn-Matzen, Simon Niklaus, Jianming Zhang, Jia-Bin Huang, Feng Liu
• Abstract要約: シーンのダイナミックスやパララックスの欠如といった課題のため、Wild ビデオからの新たなビュー合成は困難である。 本稿では,モノクロ映像から高品質な新規ビューを効率よく合成するために,明示的な映像表現を再考する。 本手法は,高品質で最先端の手法に匹敵する品質の動画から高品質な新奇なビューをレンダリングすると同時に,トレーニングの100倍高速でリアルタイムレンダリングを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.581158975853334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Novel view synthesis from an in-the-wild video is difficult due to challenges like scene dynamics and lack of parallax. While existing methods have shown promising results with implicit neural radiance fields, they are slow to train and render. This paper revisits explicit video representations to synthesize high-quality novel views from a monocular video efficiently. We treat static and dynamic video content separately. Specifically, we build a global static scene model using an extended plane-based scene representation to synthesize temporally coherent novel video. Our plane-based scene representation is augmented with spherical harmonics and displacement maps to capture view-dependent effects and model non-planar complex surface geometry. We opt to represent the dynamic content as per-frame point clouds for efficiency. While such representations are inconsistency-prone, minor temporal inconsistencies are perceptually masked due to motion. We develop a method to quickly estimate such a hybrid video representation and render novel views in real time. Our experiments show that our method can render high-quality novel views from an in-the-wild video with comparable quality to state-of-the-art methods while being 100x faster in training and enabling real-time rendering.
• Abstract（参考訳）: シーンのダイナミックスやパララックスの欠如といった課題のため、Wild ビデオからの新たなビュー合成は困難である。 既存の手法では暗黙のニューラルラディアンスフィールドで有望な結果を示しているが、トレーニングとレンダリングは遅い。 本稿では,モノクロ映像から高品質な新規ビューを効率よく合成するために,明示的な映像表現を再考する。 静的および動的ビデオコンテンツを別々に扱う。 具体的には,拡張平面型シーン表現を用いたグローバル静的シーンモデルを構築し,時間的コヒーレントな新映像を合成する。 平面上のシーン表現は球面調和と変位マップで拡張され、ビュー依存効果を捉え、非平面複素曲面幾何学をモデル化する。 動的コンテントを効率よくフレーム単位のポイントクラウドとして表現することを選択します。 このような表現は矛盾しやすいが、小さな時間的不整合は運動によって知覚的に隠されている。 そこで我々は,このようなハイブリッドビデオ表現を素早く推定し,新しいビューをリアルタイムで描画する手法を開発した。 実験により,本手法は,実時間レンダリングを100倍高速化しつつ,最先端の手法に匹敵する高品質な映像から高画質のノベル・ビューをレンダリングできることを示した。

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