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不到一秒的锐利单目视图合成
我们提出了 SHARP，一种从单个图像合成逼真视图的方法。给定一张照片，SHARP 会回归所描绘场景的 3D 高斯表示的参数。在标准 GPU 上，通过神经网络的单个前馈传递，这一过程可在不到一秒的时间内完成。然后可以实时渲染由 SHARP 生成的 3D 高斯表示，为附近的视图生成高分辨率的逼真图像。该表示是公制的，具有绝对比例，支持公制相机移动。实验结果表明夏普提供......
来源:Apple机器学习研究我们提出了 SHARP，一种从单个图像合成逼真视图的方法。给定一张照片，SHARP 会回归所描绘场景的 3D 高斯表示的参数。在标准 GPU 上，通过神经网络的单个前馈传递，这一过程可在不到一秒的时间内完成。然后可以实时渲染由 SHARP 生成的 3D 高斯表示，为附近的视图生成高分辨率的逼真图像。该表示是公制的，具有绝对比例，支持公制相机移动。实验结果表明，SHARP 在跨数据集上提供了强大的零样本泛化能力。它在多个数据集上树立了新的技术水平，与最佳现有模型相比，LPIPS 减少了 25-34%，DISTS 减少了 21-43%，同时将合成时间降低了三个数量级。