GAS-NeRF: 动态辐射场的几何感知风格化
计算机视觉与模式识别
2025-03-12 v1
摘要
当前的三维风格化技术主要关注静态场景，而我们的世界本质上是动态的，充满了运动的物体和变化的环境。现有的风格迁移方法主要针对外观——如颜色和纹理变换——但往往忽略风格图像的几何特征，而几何特征对于实现完整且一致的风格化效果至关重要。为了克服这些不足，我们提出了GAS-NeRF，一种用于动态辐射场中联合外观与几何风格化的新方法。我们的方法利用深度图将几何细节提取并转移到辐射场中，然后进行外观迁移。在合成和真实世界数据集上的实验结果表明，我们的方法在保持动态场景时间一致性的同时显著提升了风格化质量。
引用
@article{arxiv.2503.08483,
title = {GAS-NeRF: Geometry-Aware Stylization of Dynamic Radiance Fields},
author = {Nhat Phuong Anh Vu and Abhishek Saroha and Or Litany and Daniel Cremers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.08483},
year = {2025}
}