用于可形变NeRF的光流监督
计算机视觉与模式识别
2023-03-30 v1
摘要
本文提出一种可形变NeRF的新方法，可直接使用光流作为监督。我们克服了可形变NeRF所用的反向形变场施加流约束计算效率低的主要挑战。具体地，我们表明反转反向形变函数实际上并非计算帧间场景流所需。这一见解极大简化了问题，因为不再受限于可解析反转的形变函数。相反，得益于基于反函数定理的推导所需的弱假设，我们的方法可推广至广泛一类常用的反向形变场。我们给出了单目新视角合成在物体快速运动下的结果，并展示相较无流监督的基线有显著改进。
引用
@article{arxiv.2303.16333,
title = {Flow supervision for Deformable NeRF},
author = {Chaoyang Wang and Lachlan Ewen MacDonald and Laszlo A. Jeni and Simon Lucey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.16333},
year = {2023}
}