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        CVPR 2024滿分論文:浙大提出基于可變形三維高斯的高質(zhì)量單目動態(tài)重建新方法

        AIGC動態(tài)1年前 (2024)發(fā)布 機(jī)器之心
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        CVPR 2024滿分論文:浙大提出基于可變形三維高斯的高質(zhì)量單目動態(tài)重建新方法

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        原標(biāo)題:CVPR 2024滿分論文:浙大提出基于可變形三維高斯的高質(zhì)量單目動態(tài)重建新方法
        關(guān)鍵字:場景,字節(jié)跳動,動態(tài),方法,浙江大學(xué)
        文章來源:機(jī)器之心
        內(nèi)容字?jǐn)?shù):7024字

        內(nèi)容摘要:


        機(jī)器之心專欄
        機(jī)器之心編輯部單目動態(tài)場景(Monocular Dynamic Scene)是指使用單眼攝像頭觀察并分析的動態(tài)環(huán)境,其中場景中的物體可以移動。單目動態(tài)場景重建對于理解環(huán)境中的動態(tài)變化、預(yù)測物體軌跡以及動態(tài)數(shù)字資產(chǎn)生成等任務(wù)至關(guān)重要。
        隨著以神經(jīng)輻射場(Neural Radiance Field, NeRF)為代表的神經(jīng)渲染的興起,越來越多的工作開始使用隱式表征(implicit representation)進(jìn)行動態(tài)場景的三維重建。盡管基于 NeRF 的一些代表工作,如 D-NeRF,Nerfies,K-planes 等已經(jīng)取得了令人滿意的渲染質(zhì)量,他們?nèi)匀痪嚯x真正的照片級真實(shí)渲染(photo-realistic rendering)存在一定的距離。
        來自浙江大學(xué)、字節(jié)跳動的研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,上述問題的根本原因在于基于光線投射(ray casting)的 NeRF pipeline 通過逆向映射(backward-flow)將觀測空間(observation space)映射到規(guī)范空間(canonical space)無法實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確且干凈的映射。逆向映射并不利于可學(xué)習(xí)結(jié)


        原文鏈接:CVPR 2024滿分論文:浙大提出基于可變形三維高斯的高質(zhì)量單目動態(tài)重建新方法

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        文章來源:機(jī)器之心
        作者微信:almosthuman2014
        作者簡介:專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺

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