動的シーンにおける動的マスクを用いた自己教師あり深度推定手法：D$^3$epth
動的シーンにおける自己教師あり単眼深度推定の精度向上のため、動的オブジェクトの影響を抑制する新しい手法D3epthを提案する。
D$^3$epth: Self-Supervised Depth Estimation with Dynamic Mask in Dynamic Scenes
D$^3$epth enhances self-supervised monocular depth estimation in dynamic scenes by introducing a Dynamic Mask to handle inconsistencies caused by moving objects and a Cost Volume Auto-Masking strategy with a Spectral Entropy Uncertainty module to improve multi-frame depth estimation.
A Novel Generative Adversarial Network (GAN) Architecture for Removing Snow and Rain from Images
This paper introduces a novel GAN-based framework for removing snow and rain from single images, leveraging a U-shaped inception-based generator network and spatially guided loss functions to enhance performance and address limitations of existing methods.
基於可泛化 NeRF 的無透鏡成像技術：GANESH
本文提出了一種名為 GANESH 的新型框架，用於從多視角無透鏡圖像中同時進行優化和生成新視角，並證明了該方法在真實場景中的魯棒性。與需要針對每個新場景進行特定訓練的現有方法不同，GANESH 透過在合成數據集上進行訓練，實現了跨不同多視角無透鏡輸入的泛化，並可直接應用於真實場景，無需額外微調。
렌즈리스 이미징을 위한 일반화 가능 NeRF: GANESH (GANESH: 렌즈가 없는 이미징을 위한 일반화 가능 NeRF)
본 논문에서는 다중 뷰 렌즈리스 캡처에서 3D 장면을 재구성하고 새로운 뷰를 렌더링할 수 있는 새로운 프레임워크인 GANESH를 제안합니다. GANESH는 장면별 학습 없이 새로운 장면에 일반화할 수 있으며, 기존 방법보다 재구성 정확도와 렌더링 품질이 우수합니다.
レンズレスイメージングのための汎用可能なNeRF：GANESH
本稿では、複数視点のレンズレス画像から3Dシーンを再構成する汎用可能なフレームワークGANESHを提案する。GANESHは、従来手法のようにシーンごとに学習する必要がなく、合成データで学習したモデルを実世界のレンズレス画像に適用できる。
GANESH: A Generalizable Neural Radiance Field Method for Refining and Synthesizing Novel Views from Multi-view Lensless Images
GANESH, a novel generalizable neural radiance field framework, effectively reconstructs 3D scenes and synthesizes novel views from multi-view lensless images, outperforming traditional methods by jointly optimizing refinement and rendering processes.
馴服校正流，實現圖像和視頻的精準反演與編輯
本文提出了一種名為 RF-Solver 的新型採樣器，用於解決校正流模型中反演不準確的問題，並進一步設計了 RF-Edit 模組，實現了高品質的圖像和視頻編輯。
정류 흐름 기반 생성 모델의 역변환 및 편집 성능 향상
본 논문에서는 정류 흐름 ODE의 솔루션 오류를 줄여 역변환 및 재구성 정확도를 향상시키는 새로운 샘플러인 RF-Solver를 제안하고, 이를 활용하여 고품질 이미지 및 비디오 편집을 가능하게 하는 RF-Edit을 소개합니다.
編集と反転のための調整済みフローの改善
調整済みフローベースの生成モデルにおける反転の不正確さを、調整済みフローODEの解決におけるエラーを減らす新しいトレーニングフリーサンプラーであるRF-Solverを提案することで対処します。さらに、画像とビデオの編集タスクにRF-Solverを活用するRF-Editを提案します。
© 2024 by Linnk AI