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https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting
単一のRGB-D入力画像を3D写真に変換する方法、つまり、元のビューで遮られた領域に幻覚の色と深度構造を含む新しいビュー合成の多層表現を提案します。基礎となる表現として明示的なピクセル接続を備えたレイヤード深度画像を使用し、空間コンテキストを意識した方法で、新しいローカルの色と深度のコンテンツを閉塞領域に繰り返し合成する学習ベースの修復モデルを提示します。結果として得られる 3D 写真は、標準のグラフィック エンジンを使用してモーション パララックスで効率的にレンダリングできます。さまざまな挑戦的な日常のシーンでこの方法の有効性を検証し、最先端技術と比較してアーティファクトが少ないことを示しています。
https://github.com/vt-vl-lab/3d-photo-inpainting
単一のRGB-D入力画像を3D写真に変換する方法、つまり、元のビューで遮られた領域に幻覚の色と深度構造を含む新しいビュー合成の多層表現を提案します。基礎となる表現として明示的なピクセル接続を備えたレイヤード深度画像を使用し、空間コンテキストを意識した方法で、新しいローカルの色と深度のコンテンツを閉塞領域に繰り返し合成する学習ベースの修復モデルを提示します。結果として得られる 3D 写真は、標準のグラフィック エンジンを使用してモーション パララックスで効率的にレンダリングできます。さまざまな挑戦的な日常のシーンでこの方法の有効性を検証し、最先端技術と比較してアーティファクトが少ないことを示しています。
