对光场函数的众包采样
计算机视觉与模式识别
2020-07-31 v1
摘要
许多热门旅游地标被大量在线公开照片所捕捉。这些照片代表了特定场景光场函数的一种稀疏且非结构化的采样。在本文中，我们提出一种基于此类数据在时变光照下进行新视角合成的新方法。我们的方法建立在近期用于表示固定观测条件下局部光场的多平面图像（MPI）格式之上。我们引入一种受光场函数稀疏结构观察启发的新型 DeepMPI 表示，其允许对在空间上连续且跨光照变化连续的照片真实感视角进行实时合成。我们的方法能合成与先前 MPI 方法同样引人注目的视差和视相关效应，同时沿随时间变化的反射率和光照进行插值。我们展示了如何从未加时间配准的非结构化照片集合中以一种无监督方式学习这些效应的模型，展示了相较近期神经渲染工作的显著改进。更多信息可见 crowdsampling.io。
引用
@article{arxiv.2007.15194,
title = {Crowdsampling the Plenoptic Function},
author = {Zhengqi Li and Wenqi Xian and Abe Davis and Noah Snavely},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.15194},
year = {2020}
}
备注
ECCV, 2020 (Oral)