T-Code：用于高效动态视图合成的简单时间潜在代码
计算机视觉与模式识别
2023-12-19 v1
摘要
动态场景的新视图合成是计算机视觉的焦点之一。高效动态视图合成的关键在于找到一种紧凑的表示来存储跨时间信息。尽管现有方法通过张量分解或哈希网格特征拼接实现了快速动态视图合成，但它们的混合表示忽略了时域和空域之间的结构差异，导致计算和存储成本次优。本文提出了 T-Code，一种仅针对时间维度的高效解耦潜在代码。分解后的特征设计使得能够定制模块以适应不同场景的各自特长，并以更低的成本产生理想结果。基于 T-Code，我们为多相机设置提出了高度紧凑的混合神经图形基元 (HybridNGP)，并为单目场景提出了带有 T-Code 的形变神经图形基元 (DNGP-T)。实验表明，HybridNGP 以更少的存储消耗在顶级处理速度下提供了高保真结果，而 DNGP-T 在单目重建中实现了最先进 (SOTA) 的质量和高速训练。
引用
@article{arxiv.2312.11015,
title = {T-Code: Simple Temporal Latent Code for Efficient Dynamic View Synthesis},
author = {Zhenhuan Liu and Shuai Liu and Jie Yang and Wei Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.11015},
year = {2023}
}
备注
23 pages