StyleTRF: 张量辐射场的风格化
计算机视觉与模式识别
2022-12-20 v1
摘要
对使用相机随意拍摄的场景进行风格化视图生成，近来备受关注。在以往的工作中，场景的几何与外观通常被捕获为神经点集或神经辐射场。图像风格化方法通过与结构捕获网络联合或迭代训练，来对捕获的外观进行风格化。最先进的 SNeRF 方法以交替方式训练 NeRF 和风格化网络。这些方法训练时间长，且需要联合优化。在本工作中，我们提出了 StyleTRF，一种利用 TensoRF 进行风格化视图生成的紧凑、快速优化策略。其外观部分通过使用 TensoRF 表示渲染的少数视图的稀疏风格化先验，进行少量迭代微调。因此，我们的方法有效地将风格适应与视图捕获解耦，并且比以往方法快得多。我们在用于此目的的几个场景上展示了最先进的结果。
引用
@article{arxiv.2212.09330,
title = {StyleTRF: Stylizing Tensorial Radiance Fields},
author = {Rahul Goel and Sirikonda Dhawal and Saurabh Saini and P. J. Narayanan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.09330},
year = {2022}
}
备注
Accepted at ICVGIP-2022