Point-DynRF：基于单目视频的点状动态辐射场
计算机视觉与模式识别
2023-10-25 v2
摘要
动态辐射场已成为从单目视频生成新视角的一种有前景的方法。然而，以往方法仅对相邻输入帧之间的动态辐射场施加几何一致性约束，难以表征全局场景几何，并且在与输入相机轨迹时空距离较远的视角下性能退化。为解决该问题，我们提出了基于点的动态辐射场（Point-DynRF），这是一种新颖的框架，其中全局几何信息与体渲染过程分别由神经点云和动态辐射场进行训练。具体而言，我们直接从几何代理重建神经点云，并利用我们提出的损失函数优化辐射场与几何代理，使二者相互补充。我们在 NVIDIA Dynamic Scenes Dataset 和若干因果采集的单目视频片段上通过实验验证了方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2310.09647,
title = {Point-DynRF: Point-based Dynamic Radiance Fields from a Monocular Video},
author = {Byeongjun Park and Changick Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09647},
year = {2023}
}
备注
WACV2024