Core Concepts
動的シーンのための参照ベースのスタイル化されたニューラル放射輝度場を提案する。
Abstract
この記事では、動的3Dシーンにおけるスタイル化方法であるS-DyRFが紹介されています。従来の3Dスタイリング手法は静的なシーンを前提としていましたが、本手法は動的な3Dシーンに焦点を当てています。S-DyRFは、参照画像からスタイル情報を伝達し、空間および時間次元で与えられた参照画像と意味的一貫性を保ちつつ視覚的に魅力的な新しいビューと時間を生成します。実験結果では、他の手法と比較して高いパフォーマンスが示されており、ユーザースタディでも優れた結果が得られました。
Stats
ARF* [51] 0.513, 0.006, 0.007, 0.657, 0.015, 0.072
Ref-NPR* [54] 0.374, 0.012, 0.013, 0.602, 0.020, 0.097
Texler et al. [45] 0.353, 0.015, 0.016, 0.585, 0.027, 0.132
Ours: 0.298, 0.012, 0.013, 0.561, 0.018, 0.084
Quotes
"Current methods primarily concentrate on stylizing static scenes using point clouds or meshes."
"Our key insight lies in introducing additional temporal cues besides the provided reference."
"Our method yields plausible stylized results of space-time view synthesis on dynamic scenes."