Meta研究用单个RGB-D传感器生成穿衣人体的高保真渲染图像
对象或动态场景的新视图合成
（映维网Nweon 2022年09月27日）刚性对象或动态场景的新视图合成一直是非常活跃的研究课题，并已经在各种任务中取得了令人印象深刻的结果。然而，合成人体运动的新视图需要处理具有各种变形的动态场景的方法，而这是一项具有挑战性的任务，特别是在具有精细细节的区域，如面部或衣服。另外，之前的研究通常依赖于大量摄像头、昂贵的捕获设置或每帧数分钟的推断时间。
为了应对上述挑战，Meta和芬兰奥卢大学的研究人员提出了全新的Human View Synthesis Network (HVS-Net) ，通过利用紧凑而有效的公式，以及商品RGB-D传感器来生成穿衣人体的高保真渲染图像。
团队提出的挑战性要求是：
- 与每个受试者训练的模型相比，测试时对新受试者的泛化
- 处理人类在不可见姿态下的动态行为的能力，而不是使用训练时看到的相同姿态对人类进行动画化
- 处理遮挡（来自对象或自遮挡）的能力
- 捕捉面部表情
- 在给定单流稀疏RGB-D输入的实时设置中生成高保真图像（类似于低成本的现成深度摄像头）。
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