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NeRF 방식의 문제점은 촬영 중 피사체가 완전히 정지할 필요가 있다는 것이다. 피사체가 움직이지 않는 것이면 문제가 없지만 항상 움직이는 피사체라면 카메라 여러 대를 나린히 여러 각도에서 동시에 인물 사진을 촬영한다. 이 과제를 해결하기 위해 연구팀은 D-NeRF(Deformable Neural Radiance Fields)라는 새로운 방식을 연구 개발했다. 이 방식은 프레임을 비교하고 피사체가 얼마나 이동했는지 판단해 변형을 자동으로 계산 추출한 불완전한 2D 이미지 데이터를 조정해 정확하고 인터랙티브한 3D 모델을 만들 수 있다.
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NeRF 방식의 문제점은 촬영 중 피사체가 완전히 정지할 필요가 있다는 것이다. 피사체가 움직이지 않는 것이면 문제가 없지만 항상 움직이는 피사체라면 카메라 여러 대를 나린히 여러 각도에서 동시에 인물 사진을 촬영한다. 이 과제를 해결하기 위해 연구팀은 D-NeRF(Deformable Neural Radiance Fields)라는 새로운 방식을 연구 개발했다. 이 방식은 프레임을 비교하고 피사체가 얼마나 이동했는지 판단해 변형을 자동으로 계산 추출한 불완전한 2D 이미지 데이터를 조정해 정확하고 인터랙티브한 3D 모델을 만들 수 있다.

출처
수집시간
2021/12/05 06:18
연결완료
인라인 메모
동은형 방식대로 공부해보기 / 3d modeling 에 휴리스틱한항을 추가하는것이 아니라 백본으로cnn 을 쓰고, cnn 의 feature 단위로 추정을 해준다면… 그림자와 motion blur, 에도 robust 해지지 않을까? 근데 움직이는 물체는 ㅋㅋ 모르겠당 ㅎㅎ