論文の概要: AI-Driven Innovations in Volumetric Video Streaming: A Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12208v1
• Date: Sun, 15 Dec 2024 17:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:58:59.959471
• Title: AI-Driven Innovations in Volumetric Video Streaming: A Review
• Title（参考訳）: ボリュームビデオストリーミングにおけるAI駆動のイノベーション: レビュー
• Authors: Erfan Entezami, Hui Guan,
• Abstract要約: ボリュームビデオは6DFを可能にする3Dコンテンツの一形態である。 この3Dデータの新たな形式での展開は、送信とレンダリングにおいて大きな課題となる。 近年、研究者はこれらの課題に対処する様々なAI駆動技術を提案している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.844618776091758
• License:
• Abstract: Recent efforts to enhance immersive and interactive user experiences have driven the development of volumetric video, a form of 3D content that enables 6 DoF. Unlike traditional 2D content, volumetric content can be represented in various ways, such as point clouds, meshes, or neural representations. However, due to its complex structure and large amounts of data size, deploying this new form of 3D data presents significant challenges in transmission and rendering. These challenges have hindered the widespread adoption of volumetric video in daily applications. In recent years, researchers have proposed various AI-driven techniques to address these challenges and improve the efficiency and quality of volumetric content streaming. This paper provides a comprehensive overview of recent advances in AI-driven approaches to facilitate volumetric content streaming. Through this review, we aim to offer insights into the current state-of-the-art and suggest potential future directions for advancing the deployment of volumetric video streaming in real-world applications.
• Abstract（参考訳）: 近年,没入型・インタラクティブなユーザエクスペリエンス向上に向けた取り組みにより,ボリュームビデオの開発が進められている。 従来の2Dコンテンツとは異なり、ボリュームコンテンツはポイントクラウド、メッシュ、ニューラル表現など、さまざまな方法で表現することができる。 しかし、その複雑な構造と大量のデータサイズのため、この新しい3Dデータをデプロイすることは、送信とレンダリングにおいて大きな課題となる。 これらの課題は、日々のアプリケーションにおけるボリュームビデオの普及を妨げている。 近年、研究者はこれらの課題に対処し、ボリュームコンテンツストリーミングの効率と品質を改善するために、様々なAI駆動技術を提案している。 本稿では、ボリュームコンテンツのストリーミングを容易にするAI駆動型アプローチの最近の進歩を包括的に概説する。 本総説では,現状を考察し,実世界のアプリケーションにおけるボリュームビデオストリーミングの展開に向けた今後の方向性を提案する。

関連論文リスト

• T-SVG: Text-Driven Stereoscopic Video Generation [87.62286959918566]
  本稿では,テキスト駆動ステレオビデオ生成(T-SVG)システムを紹介する。 テキストプロンプトを使用してビデオ生成を合理化し、参照ビデオを作成する。 これらのビデオは、3Dポイントのクラウドシーケンスに変換され、微妙なパララックス差のある2つの視点からレンダリングされる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-12T14:48:46Z)
• The evolution of volumetric video: A survey of smart transcoding and compression approaches [0.0]
  3D画像のキャプチャーと表示を行うボリュームビデオは、メディアの風景を変えるための革命的技術として登場した。 本稿では、この新興メディアがもたらすユニークな課題に対処するAI駆動型ソリューションの可能性に焦点を当て、ボリュームビデオ圧縮と配信の最先端について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T13:59:01Z)
• ARLON: Boosting Diffusion Transformers with Autoregressive Models for Long Video Generation [83.62931466231898]
  本稿では,長期ビデオ生成のための自己回帰モデルを用いた拡散変換器を高速化するフレームワークARLONを提案する。 潜在ベクトル量子変分オートコーダ(VQ-VAE)は、DiTモデルの入力潜時空間をコンパクトなビジュアルトークンに圧縮する。 適応ノルムベースのセマンティックインジェクションモジュールは、ARモデルから粗い離散視覚ユニットをDiTモデルに統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-27T16:28:28Z)
• Video DataFlywheel: Resolving the Impossible Data Trinity in Video-Language Understanding [61.89781979702939]
  本研究では,事前学習データセットにおけるデータ量,多様性,品質の「不可能トリニティ」を定量的に明らかにする。 近年の取り組みは、合成アノテーションによって低品質で妥協された大規模で多様なASRデータセットを改良することを目指している。 我々は,ビデオアノテーションを改良されたノイズコントロール手法で反復的に洗練するVideo DataFlywheelフレームワークを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-29T03:33:35Z)
• A Comprehensive Survey of 3D Dense Captioning: Localizing and Describing Objects in 3D Scenes [80.20670062509723]
  3Dシークエンスキャプションは、3Dシーンの詳細な説明を作成することを目的とした、視覚言語によるブリッジングタスクである。 2次元の視覚的キャプションと比較して、現実世界の表現が密接なため、大きな可能性と課題が提示される。 既存手法の人気と成功にもかかわらず、この分野の進歩を要約した総合的な調査は乏しい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T10:04:08Z)
• A Survey on Generative AI and LLM for Video Generation, Understanding, and Streaming [26.082980156232086]
  生成人工知能(Generative AI)と大規模言語モデル(LLM)は、ビデオ技術の分野を変えつつある。 この論文は、高度にリアルなビデオ制作におけるこれらの技術の革新的利用を強調している。 ビデオストリーミングの分野では、LLMがより効率的でユーザ中心のストリーミング体験にどのように貢献するかを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-30T14:37:10Z)
• A Survey on Super Resolution for video Enhancement Using GAN [0.0]
  Generative Adversarial Networksのようなディープラーニングアルゴリズムを用いた超高解像度画像とビデオの最近の発展について紹介する。 低解像度ビデオの視覚的明快さと品質の向上を目指す進歩は、監視技術から医用画像まで、さまざまな分野で大きな可能性を秘めている。 このコレクションは、ジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークの広い分野に展開し、その原則、トレーニング・アプローチ、幅広い領域にわたるアプリケーションについて探求している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T08:41:38Z)
• VolumeDiffusion: Flexible Text-to-3D Generation with Efficient Volumetric Encoder [56.59814904526965]
  本稿では,テキストから3D生成のための先駆的な3Dエンコーダを提案する。 マルチビュー画像から特徴ボリュームを効率よく取得する軽量ネットワークを開発した。 3Dボリュームは、3D U-Netを使用してテキストから3D生成のための拡散モデルに基づいて訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T18:59:05Z)
• EasyVolcap: Accelerating Neural Volumetric Video Research [69.59671164891725]
  ボリュームビデオは、芸術的パフォーマンス、スポーツイベント、リモート会話などの動的イベントをデジタル的に記録する技術である。 EasyVolcapはPythonとPytorchのライブラリで、マルチビューデータ処理、4Dシーン再構成、効率的なダイナミックボリュームビデオレンダリングのプロセスを統一する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-11T17:59:46Z)
• Deep Neural Network-based Enhancement for Image and Video Streaming Systems: A Survey and Future Directions [20.835654670825782]
  ディープラーニングは、品質の低い画像から高品質な画像を生成する上で、前例のないパフォーマンスをもたらした。 本稿では,高速応答時間と高画質を実現する上で重要な要素として,ニューラルエンハンスメントを用いた最新のコンテンツ配信システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-07T15:42:36Z)
• Neural Enhancement in Content Delivery Systems: The State-of-the-Art and Future Directions [16.04084457087104]
  ディープラーニングは、品質の低い画像から高品質な画像を生成する上で、前例のないパフォーマンスをもたらした。 本稿では,高速応答時間と高画質を実現する上で重要な要素として,ニューラルエンハンスメントを用いた最新のコンテンツ配信システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-12T16:41:29Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。