面向含运动模糊大规模场景的混合神经渲染
计算机视觉与模式识别
2023-07-11 v2
摘要
渲染新视角图像在许多应用中都备受青睐。尽管近期取得了进展，但从包含不可避免伪影（如运动模糊）的野外图像中渲染大规模场景的高保真且视角一致的新视图仍然具有挑战性。为此，我们提出了一种混合神经渲染模型，使基于图像的表示与神经三维表示联合发力，以渲染高质量、视角一致的图像。此外，野外捕获的图像不可避免地包含伪影，例如运动模糊，这会降低渲染图像的质量。相应地，我们提出策略，在渲染图像上模拟模糊效果，以缓解模糊图像的负面影响，并基于预计算的质量感知权重在训练期间降低其重要性。在真实与合成数据上的大量实验表明，我们的模型在新视角合成方面超越了最先进的基于点的方法。代码见 https://daipengwa.github.io/Hybrid-Rendering-ProjectPage。
引用
@article{arxiv.2304.12652,
title = {Hybrid Neural Rendering for Large-Scale Scenes with Motion Blur},
author = {Peng Dai and Yinda Zhang and Xin Yu and Xiaoyang Lyu and Xiaojuan Qi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.12652},
year = {2023}
}