ProbNVS:学習確率誘導サンプリングによる高速新ビュー合成【JST・京大機械翻訳】

Zhou Yuemei; Yu Tao; Zheng Zerong; Fu Ying; Liu Yebin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210057619154 整理番号：22P0327898

ProbNVS:学習確率誘導サンプリングによる高速新ビュー合成【JST・京大機械翻訳】

ProbNVS: Fast Novel View Synthesis with Learned Probability-Guided Sampling

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発行年： 2022年04月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

既存の最先端の新しいビュー合成法は,全体の効率を制限する神経体積レンダリングのための全空間のかなり正確な3D幾何学推定またはサンプリングのいずれかに依存する。レンダリング品質を犠牲にすることなくサンプリング点を低減することによりレンダリング効率を改善するために,一般的,高速かつ光現実的ビュー合成を同時に可能にする学習MVS事前に基づく新しいビュー合成フレームワークの構築を提案した。特に,学習したMVSアーキテクチャから抽出した深さ確率分布のガイダンスの下で,より少ないが重要なポイントをサンプリングした。学習された確率誘導サンプリングに基づいて,神経ボリュームレンダリングモジュールを,光現実的なターゲットビュー画像を合成するために,学習されたシーン構造と同様に,ソースビュー情報を完全に集約するために,精巧に考案した。最後に,不確かな,閉塞および非参照領域のレンダリング結果を,信頼意識精密化モジュールを組み込むことによって,さらに改良することができた。実験は,この方法が最先端のベースラインと比較して15から40倍高速レンダリングを達成し,強い一般化能力と同等の高品質な新しいビュー合成性能を有することを示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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