NeRF−−: Neural Radiance Fields Without Known Camera Parametrs ZIRUI WANG, SHANGZHE WU, SHANGZHE WU, MIN CHEN, VICTOR ADRIAN PRISACARIU 이 논문은 알려진 카메라 포즈나 본질적인 요소 없이 2D 이미지에서 새로운 뷰 합성(NVS) 문제를 다룹니다. 다양한 NVS 기술 중 NeRF(Neural Radiance Field)는 놀라운 합성 품질로 인해 최근 인기를 얻고 있습니다. 기존 NeRF 기반 접근 방식은 각 입력 이미지와 관련된 카메라 매개변수가 학습 시 직접 액세스할 수 있거나 동작 구조와 같은 대응을 기반으로 하는 기존 기술로 정확하게 추정할 수 있다고 가정합니다. 이 작업에서 우리는 미리 계산된..

Stereo Magnification: Learning view synthesis using multiplane images TINGHUI ZHOU, RICHARD TUCKER, JOHN FLYNN, GRAHAM FYFFE, NOAH SNAVELY 알려진 이미지에서 장면의 새로운 뷰를 생성하는 뷰 합성 문제는 부분적으로 가상 및 증강 현실의 강력한 응용 프로그램으로 인해 최근 관심을 끌었습니다. 본 논문에서, 우리는 뷰 합성에 대한 흥미로운 시나리오를 탐구한다: VR 카메라와 현재 널리 보급된 듀얼 렌즈 카메라 폰을 포함하여 좁은 기준의 스테레오 카메라에 의해 캡처된 이미지에서 뷰를 외삽한다. 우리는 이 문제를 스테레오 확대라고 부르고, 다중 평면 이미지(MPI)라고 부르는 새로운 레이어 표현을 활용하는..