Kernekoncepter
본 논문은 동적 객체를 포함하는 4D 장면에 대한 제로 샷 스타일 전송 기법을 제안한다. 제안하는 StyleDyRF 모델은 정규화된 특징 볼륨과 데이터 기반 스타일 변환 기법을 통해 시간 및 시점 일관성을 유지하며 임의의 스타일을 전송할 수 있다.
Resumé
본 논문은 동적 객체를 포함하는 4D 장면에 대한 제로 샷 스타일 전송 문제를 다룬다. 기존의 3D 스타일 전송 기법은 정적 장면에 대해서만 효과적이었지만, 동적 객체가 포함된 4D 장면에는 적용하기 어려웠다.
제안하는 StyleDyRF 모델은 다음과 같은 핵심 구성요소를 가진다:
- 정규화된 특징 볼륨(Canonical Feature Volume, CFV): 동적 장면의 4D 시간-공간 특징을 모델링하기 위해, 사전 학습된 동적 NeRF 모델을 활용하여 정규화된 3D 특징 볼륨을 구축한다. 이를 통해 시간에 따른 동적 객체의 움직임을 일관성 있게 표현할 수 있다.
- 정규화된 스타일 변환(Canonical Style Transformation, CST): 정규화된 특징 볼륨과 스타일 이미지로부터 데이터 기반으로 선형 스타일 변환 행렬을 학습한다. 이를 통해 시간에 따른 일관된 스타일 변환을 수행할 수 있다.
실험 결과, 제안하는 StyleDyRF 모델은 기존 방법 대비 우수한 시간 및 시점 일관성을 보이며, 동적 장면에 대한 제로 샷 스타일 전송을 효과적으로 수행할 수 있음을 보여준다.
Statistik
동적 장면에서 인접한 시점 간 스타일 일관성 LPIPS 점수가 0.080으로 가장 우수하다.
동적 장면에서 멀리 떨어진 시점 간 스타일 일관성 LPIPS 점수가 0.101로 가장 우수하다.
Citater
"본 논문은 동적 객체를 포함하는 4D 장면에 대한 제로 샷 스타일 전송 문제를 다룬다."
"제안하는 StyleDyRF 모델은 정규화된 특징 볼륨과 데이터 기반 스타일 변환 기법을 통해 시간 및 시점 일관성을 유지하며 임의의 스타일을 전송할 수 있다."