抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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単一画像からの新しい視点合成は最近多くの注目を浴び,それは3D深層学習とレンダリング技術により主に進歩した。しかし,ほとんどの研究は,比較的小さなカメラ運動の中で新しい見解を合成することにより,まだ限られている。本論文では,単一シーン画像と大きなカメラ運動の軌跡を与える一貫した長期ビデオを合成する新しい方法を提案した。本手法では,多重フレームの逐次モデリングを行うための自己回帰変換器を利用し,次のフレームを予測するために,複数のフレームと対応するカメラの間の関係を推論する。学習を促進し,生成されたフレーム間の一貫性を確保するために,入力カメラに基づく局所制約を導入し,空間と時間にわたる多数のパッチ間の自己注意を誘導する。提案手法は,特に屋内3Dシーンにおいて長期未来を合成するとき,大きなマージンによる最先端のビュー合成アプローチを凌駕する。https://xrenaa.github.io/look outside room/におけるプロジェクトページ。【JST・京大機械翻訳】