利用欧拉运动场为图片制作动画
计算机视觉与模式识别
2020-12-01 v1 图形学
摘要
本文中，我们展示一种将静态图像全自动转换为逼真循环动画视频的方法。我们针对具有连续流体运动的场景，如流水与升腾的烟。我们的方法依赖于如下观察：此类自然运动可由静态欧拉运动描述令人信服地复现，即一个单一的、时间恒定的流场，定义给定2D位置处粒子的瞬时运动。我们使用图像到图像翻译网络编码从在线视频收集的自然场景运动先验，从而对新照片可合成相应的运动场。随后图像通过深度扭曲技术由生成的运动动画化：像素被编码为深度特征，这些特征经欧拉运动扭曲，所得扭曲特征图被解码为图像。为产生连续、无缝循环的视频纹理，我们提出一种新颖的视频循环技术，其将特征沿时间前向与后向流动而后混合结果。我们通过将方法应用于包括海滩、瀑布与河流在内的海量示例，展示了其有效性与鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2011.15128,
title = {Animating Pictures with Eulerian Motion Fields},
author = {Aleksander Holynski and Brian Curless and Steven M. Seitz and Richard Szeliski},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.15128},
year = {2020}
}