学习风格化新视角

我们解决一个三维场景风格化问题——给定同一场景的一组图像与一张所需风格的参考图像作为输入,从任意新视角生成该场景的风格化图像。将新视角合成与风格化方法直接结合的方案会导致结果模糊或在不同视角间不一致。我们提出一种基于点云的一致三维场景风格化方法。首先,我们通过将图像特征反投影至三维空间来构建点云。其次,我们开发点云聚合模块以收集三维场景的风格信息,随后通过线性变换矩阵调制点云中的特征。最后,我们将变换后的特征投影至二维空间以获得新视角。在两类不同的真实场景数据集上的实验结果验证,相较其他替代方法,我们的方法生成了一致的风格化新视角合成结果。