DyBluRF: 模糊单目视频中的动态神经光辐射场
发表于: 。提出 DyBluRF 方法,通过在受到运动模糊的单目视频中捕捉相机轨迹和场景内物体的离散余弦变换 (DCT) 轨迹,以及采用全局跨时间渲染方法来实现生成高质量、清晰的新视角,并保持场景的时空一致性。在经过特定定制的多样化动态场景数据集上进行的实验结果表明,该方法在从运动模糊输入生成清晰的新视角并保持场景的时空一致性方面优于现有方法。
提出 DyBluRF 方法,通过在受到运动模糊的单目视频中捕捉相机轨迹和场景内物体的离散余弦变换 (DCT) 轨迹,以及采用全局跨时间渲染方法来实现生成高质量、清晰的新视角,并保持场景的时空一致性。在经过特定定制的多样化动态场景数据集上进行的实验结果表明,该方法在从运动模糊输入生成清晰的新视角并保持场景的时空一致性方面优于现有方法。