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craftsliu
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《Neural Rerendering in the Wild》论文解析
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这篇关于神经网络重渲染的文章,来自CVPR2019 oral.探索在不同的外观(如季节和时间)下记录,建模和重新渲染场景。基于记录旅游地标的互联网照片,论文对照片进行3D重构,并将场景近似为点云。对于每张照片,将场景点云渲染为深度帧缓冲deep framebuffer,并训练神经网络以学习这些初始渲染到真实照片的映射。通过这种方法,我们可以在屏幕前就能获取罗马一天的观光之旅,或者基于这种方法,构建真实的游戏场景体验。该渲染网络还将潜在外观向量和指示诸如行人的瞬态对象的位置语义掩码作为输入,同时对该模型在多种多样的光照条件的数据集上进行评估。作者还提供了视频,展示对图像视点,外观和语义标签的逼真处理。
craftsliu
2019-09-09
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