InfiniteNature-Zero：从单幅图像学习自然场景的永续视角生成
计算机视觉与模式识别
2022-07-25 v1
摘要
我们提出了一种方法，用于学习从单一视角开始生成自然场景的无界穿越视频，该能力从单幅照片集合中学习，无需相机位姿甚至无需每场景的多视角。为此，我们提出了一种新颖的自监督视角生成训练范式，其中我们采样并渲染虚拟相机轨迹（包括循环轨迹），使我们的模型能从单视角集合中学习稳定的视角生成。在测试时，尽管训练期间从未见过视频，我们的方法可取单幅图像并生成由数百个具有真实且多样内容的新视角组成的长相机轨迹。我们将我们的方法与近期需要位姿多视角视频的先进监督视角生成方法进行比较，并展示了更优的性能与合成质量。
引用
@article{arxiv.2207.11148,
title = {InfiniteNature-Zero: Learning Perpetual View Generation of Natural Scenes from Single Images},
author = {Zhengqi Li and Qianqian Wang and Noah Snavely and Angjoo Kanazawa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11148},
year = {2022}
}
备注
ECCV 2022 (Oral Presentation)