論文の概要: Dynamic Scene Understanding through Object-Centric Voxelization and Neural Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20908v1
• Date: Tue, 30 Jul 2024 15:33:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 16:50:19.863096
• Title: Dynamic Scene Understanding through Object-Centric Voxelization and Neural Rendering
• Title（参考訳）: 物体中心ボクセル化とニューラルレンダリングによる動的シーン理解
• Authors: Yanpeng Zhao, Yiwei Hao, Siyu Gao, Yunbo Wang, Xiaokang Yang,
• Abstract要約: オブジェクト中心学習が可能な動的シーンのための3次元生成モデルDynaVol-Sを提案する。 ボキセル化は、個々の空間的位置において、物体ごとの占有確率を推定する。 提案手法は2次元セマンティックな特徴を統合して3次元セマンティック・グリッドを作成し,複数の不整合ボクセル・グリッドを通してシーンを表現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.895846642868904
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning object-centric representations from unsupervised videos is challenging. Unlike most previous approaches that focus on decomposing 2D images, we present a 3D generative model named DynaVol-S for dynamic scenes that enables object-centric learning within a differentiable volume rendering framework. The key idea is to perform object-centric voxelization to capture the 3D nature of the scene, which infers per-object occupancy probabilities at individual spatial locations. These voxel features evolve through a canonical-space deformation function and are optimized in an inverse rendering pipeline with a compositional NeRF. Additionally, our approach integrates 2D semantic features to create 3D semantic grids, representing the scene through multiple disentangled voxel grids. DynaVol-S significantly outperforms existing models in both novel view synthesis and unsupervised decomposition tasks for dynamic scenes. By jointly considering geometric structures and semantic features, it effectively addresses challenging real-world scenarios involving complex object interactions. Furthermore, once trained, the explicitly meaningful voxel features enable additional capabilities that 2D scene decomposition methods cannot achieve, such as novel scene generation through editing geometric shapes or manipulating the motion trajectories of objects.
• Abstract（参考訳）: 教師なしのビデオからオブジェクト中心の表現を学ぶことは難しい。 2次元画像の分解に焦点をあてた従来のアプローチとは異なり、動的シーンのための3次元生成モデルDynaVol-Sが、異なるボリュームレンダリングフレームワーク内でオブジェクト中心の学習を可能にする。 中心となるアイデアは、オブジェクトごとの占有確率を個々の空間的位置で推定する、シーンの3D特性を捉えるために、オブジェクト中心のボキセル化を実行することである。 これらのボクセル機能は標準空間の変形関数を通じて進化し、合成NeRFを用いた逆レンダリングパイプラインで最適化される。 さらに,本手法では2次元セマンティックな特徴を統合して3次元セマンティック・グリッドを作成し,複数の不整合ボクセル・グリッドを通してシーンを表現する。 DynaVol-Sは、新しいビュー合成と動的シーンの教師なし分解タスクの両方において、既存のモデルよりも大幅に優れている。 幾何学的構造と意味的特徴を共同で考慮することにより、複雑なオブジェクトの相互作用を含む現実のシナリオを効果的に解決する。 さらに、トレーニングが終わると、明示的に意味のあるボクセル機能により、幾何学的な形状を編集したり、物体の運動軌跡を操作することによって、2Dシーン分解法が達成できないような、新たな機能を実現することができる。

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