用于新视角合成的自改进多平面到层图像方法
计算机视觉与模式识别
2022-10-05 v1 图形学
摘要
我们提出一种轻量的新视角合成新方法，可泛化至任意前向场景。近期方法计算开销大、需要逐场景优化，或产生内存消耗高的表示。我们以一组正面平行半透明平面表示场景，随后以端到端方式将其转换为可形变层。此外，我们采用前馈精炼过程，通过聚合输入视角的信息来修正估计的表示。我们的方法在处理新场景时无需微调，且能不受限制地处理任意数量的视角。实验结果表明，我们的方法在常用指标与人类评估上均超越近期模型，在推理速度与推断出的层状几何的紧凑性上具有显著优势，见 https://samsunglabs.github.io/MLI
引用
@article{arxiv.2210.01602,
title = {Self-improving Multiplane-to-layer Images for Novel View Synthesis},
author = {Pavel Solovev and Taras Khakhulin and Denis Korzhenkov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.01602},
year = {2022}
}
备注
Accepted for WACV 2023