論文の概要: Wild2Avatar: Rendering Humans Behind Occlusions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00431v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 09:01:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 17:34:24.894435
• Title: Wild2Avatar: Rendering Humans Behind Occlusions
• Title（参考訳）: Wild2Avatar:人間を隠蔽する
• Authors: Tiange Xiang, Adam Sun, Scott Delp, Kazuki Kozuka, Li Fei-Fei, Ehsan Adeli
• Abstract要約: 私たちはWild2Avatarを紹介します。 この研究で、我々はWild2Avatarを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.869570134874365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Rendering the visual appearance of moving humans from occluded monocular videos is a challenging task. Most existing research renders 3D humans under ideal conditions, requiring a clear and unobstructed scene. Those methods cannot be used to render humans in real-world scenes where obstacles may block the camera's view and lead to partial occlusions. In this work, we present Wild2Avatar, a neural rendering approach catered for occluded in-the-wild monocular videos. We propose occlusion-aware scene parameterization for decoupling the scene into three parts - occlusion, human, and background. Additionally, extensive objective functions are designed to help enforce the decoupling of the human from both the occlusion and the background and to ensure the completeness of the human model. We verify the effectiveness of our approach with experiments on in-the-wild videos.
• Abstract（参考訳）: 人間の視覚的な外観をモノクロビデオからレンダリングするのは、難しい作業だ。 既存の研究のほとんどは、理想の条件下で3dの人間を描いている。 これらの手法は、障害物がカメラの視界を遮り、部分閉塞に繋がる現実世界のシーンで人間を映し出すのに使用できない。 この研究で、我々はWild2Avatarを紹介します。 そこで我々は,シーンを3つの部分 – 隠蔽,人間,背景 – に分離するシーンパラメータ化を提案する。 さらに、広範囲な目的関数は、人間の排他性と背景の両方からの切り離しを強制し、人間のモデルの完全性を確保するために設計されている。 In-the-wild video 実験により,本手法の有効性を検証する。

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