論文の概要: Bundle Adjusted Gaussian Avatars Deblurring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16758v1
• Date: Sun, 24 Nov 2024 10:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:35:40.764387
• Title: Bundle Adjusted Gaussian Avatars Deblurring
• Title（参考訳）: ガウスアバターのバンドル調整
• Authors: Muyao Niu, Yifan Zhan, Qingtian Zhu, Zhuoxiao Li, Wei Wang, Zhihang Zhong, Xiao Sun, Yinqiang Zheng,
• Abstract要約: 本研究では,人間の運動に起因するぼかし形成の3次元的物理指向モデルと,運動誘発ぼかし画像に見られる曖昧さを明らかにするための3次元人体運動モデルを提案する。 我々は,360度同期ハイブリッド露光カメラシステムによって取得された実撮データセットとともに,既存のマルチビューキャプチャから合成されたデータセットを用いて,このタスクのベンチマークを確立した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.718130377229482
• License:
• Abstract: The development of 3D human avatars from multi-view videos represents a significant yet challenging task in the field. Recent advancements, including 3D Gaussian Splattings (3DGS), have markedly progressed this domain. Nonetheless, existing techniques necessitate the use of high-quality sharp images, which are often impractical to obtain in real-world settings due to variations in human motion speed and intensity. In this study, we attempt to explore deriving sharp intrinsic 3D human Gaussian avatars from blurry video footage in an end-to-end manner. Our approach encompasses a 3D-aware, physics-oriented model of blur formation attributable to human movement, coupled with a 3D human motion model to clarify ambiguities found in motion-induced blurry images. This methodology facilitates the concurrent learning of avatar model parameters and the refinement of sub-frame motion parameters from a coarse initialization. We have established benchmarks for this task through a synthetic dataset derived from existing multi-view captures, alongside a real-captured dataset acquired through a 360-degree synchronous hybrid-exposure camera system. Comprehensive evaluations demonstrate that our model surpasses existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 多視点ビデオからの3D人間のアバターの開発は、この分野における重要な課題である。 3D Gaussian Splattings (3DGS)を含む最近の進歩は、この領域を著しく進歩させてきた。 それでも既存の技術では、人間の動きの速さや強度の変化によって現実の環境では実現不可能な、高品質なシャープな画像を使用する必要がある。 本研究では,鮮明な3次元人間ガウスアバターを,端から端までぼやけた映像から抽出する方法について検討する。 提案手法は,人間の運動に起因する3次元のぼかし生成の物理指向モデルと3次元の人体運動モデルを組み合わせて,運動誘発ぼかし画像の曖昧さを明らかにする。 この手法は、粗い初期化からアバターモデルパラメータの同時学習とサブフレーム運動パラメータの洗練を容易にする。 我々は,360度同期ハイブリッド露光カメラシステムによって取得された実撮データセットとともに,既存のマルチビューキャプチャから合成されたデータセットを用いて,このタスクのベンチマークを確立した。 総合的な評価は、我々のモデルは既存のベースラインを超えていることを示している。

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