BokehMe：当神经渲染遇见经典渲染
计算机视觉与模式识别
2022-06-28 v1
摘要
我们提出 BokehMe，一种将神经渲染器与经典物理驱动渲染器相结合的混合散景渲染框架。给定单张图像和可能不完美的视差图，BokehMe 生成高分辨率照片级真实散景效果，具有可调模糊大小、焦平面和光圈形状。为此，我们分析基于经典散射方法的误差并推导计算误差图的公式。基于该公式，我们通过基于散射的方法实现经典渲染器，并提出两阶段神经渲染器来修复经典渲染器中的错误区域。神经渲染器采用动态多尺度方案以高效处理任意模糊大小，并被训练以处理不完美视差输入。实验表明，在合成图像数据和具有预测视差的真实图像数据上，我们的方法均优于先前方法。进一步开展了用户研究以验证我们方法的优势。
引用
@article{arxiv.2206.12614,
title = {BokehMe: When Neural Rendering Meets Classical Rendering},
author = {Juewen Peng and Zhiguo Cao and Xianrui Luo and Hao Lu and Ke Xian and Jianming Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12614},
year = {2022}
}
备注
Accepted by CVPR 2022 (Oral); Project: https://juewenpeng.github.io/BokehMe/