論文の概要: CTNeRF: Cross-Time Transformer for Dynamic Neural Radiance Field from Monocular Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.04861v1
• Date: Wed, 10 Jan 2024 00:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-11 15:39:51.448274
• Title: CTNeRF: Cross-Time Transformer for Dynamic Neural Radiance Field from Monocular Video
• Title（参考訳）: CTNeRF:モノクルビデオからの動的ニューラルラジアンスフィールドのためのクロス時間変換器
• Authors: Xingyu Miao, Yang Bai, Haoran Duan, Yawen Huang, Fan Wan, Yang Long, Yefeng Zheng
• Abstract要約: 物体の動きの特徴を集約するために,時間領域と周波数領域の両方で動作するモジュールを導入する。 実験により,動的シーンデータセットにおける最先端手法に対する大幅な改善が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.833265073162696
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of our work is to generate high-quality novel views from monocular videos of complex and dynamic scenes. Prior methods, such as DynamicNeRF, have shown impressive performance by leveraging time-varying dynamic radiation fields. However, these methods have limitations when it comes to accurately modeling the motion of complex objects, which can lead to inaccurate and blurry renderings of details. To address this limitation, we propose a novel approach that builds upon a recent generalization NeRF, which aggregates nearby views onto new viewpoints. However, such methods are typically only effective for static scenes. To overcome this challenge, we introduce a module that operates in both the time and frequency domains to aggregate the features of object motion. This allows us to learn the relationship between frames and generate higher-quality images. Our experiments demonstrate significant improvements over state-of-the-art methods on dynamic scene datasets. Specifically, our approach outperforms existing methods in terms of both the accuracy and visual quality of the synthesized views.
• Abstract（参考訳）: 私たちの研究の目標は、複雑でダイナミックなシーンの単眼ビデオから高品質のノベルビューを作ることです。 従来の手法であるDynamicNeRFは、時間変化の動的放射場を活用することで、優れた性能を示した。 しかし、これらの手法は複雑な物体の動きを正確にモデル化する上で限界があり、不正確でぼやけた詳細の描画につながる可能性がある。 この制限に対処するために,近辺の視点を新たな視点に集約する最新の一般化NeRFに基づく新しいアプローチを提案する。 しかし、このような手法は静的シーンにのみ有効である。 この課題を克服するために,時間領域と周波数領域の両方で動作するモジュールを導入し,オブジェクトの動きの特徴を集約する。 これにより、フレーム間の関係を学習し、高品質な画像を生成することができる。 実験により,動的シーンデータセットにおける最先端手法に対する大幅な改善が示された。 特に,提案手法は,合成ビューの精度と視覚品質の両方において,既存の手法を上回っている。

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