BriefGPT - AI 论文速递
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Video2Game：基于单个视频实时、交互、逼真和兼容浏览器的环境
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个新的框架，用于从野外视频中重建人体和场景，并提供新的人体姿势和视角渲染的方法。通过训练两个NeRF模型，可以从观察空间创建到无关姿态的规范空间的偏移场，进而在规范空间中训练人体模型。该方法能够从仅10秒的视频剪辑中学习特定主题的细节，并提供高质量的人体渲染和背景。
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关键要点
- 提出了一个新的框架，用于从野外视频中重建人体和场景。
- 该框架在单个视频上提供新的人体姿势和视角渲染的方法。
- 通过训练两个NeRF模型（human和scene）来实现。
- 依赖现有方法估计人体和场景的大致几何形状。
- 从观察空间创建到无关姿态的规范空间的偏移场。
- 在规范空间中训练人体模型。
- 能够从仅10秒的视频剪辑中学习特定主题的细节。
- 提供高质量的人体渲染和背景，包括服装褶皱和配件。
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