2 張廢片啪地一合！錯(cuò)過(guò)的精彩瞬間立刻重現(xiàn)，還能從 2D 升到 3D 效果。看，小男孩可愛(ài)的笑容馬上躍然浮現(xiàn)：
吹滅生日蛋糕蠟燭的瞬間也被還原了出來(lái)：
咧嘴笑起來(lái)的過(guò)程看著也太治愈了吧~
咱就是說(shuō)，這回相機(jī)里熊孩子 / 毛孩子的廢片終于有救了！而且完全看不出是后期合成的效果，仿佛是原生拍攝的一般。
這就是谷歌、康奈爾大學(xué)、華盛頓大學(xué)最近聯(lián)合推出的成果，能只用 2 張相近的照片還原出 3D 瞬間，目前已被 CVPR 2022 收錄。
論文作者一作、二作均為華人，一作小姐姐本科畢業(yè)于浙江大學(xué)。
用 2 張照片正反向預(yù)測(cè)中間場(chǎng)景
這種方法適用于兩張非常相似的照片，比如連拍時(shí)產(chǎn)生的一系列照片。
方法的關(guān)鍵在于將 2 張圖片轉(zhuǎn)換為一對(duì)基于特征的分層深度圖像 （LDI），并通過(guò)場(chǎng)景流進(jìn)行增強(qiáng)。整個(gè)過(guò)程可以把兩張照片分別看做是“起點(diǎn)”和“終點(diǎn)”，然后在這二者之間逐步預(yù)測(cè)出每一刻的變化。
具體來(lái)看，過(guò)程如下：
首先，將兩張照片用單應(yīng)矩陣（homegraphy）對(duì)齊，分別預(yù)測(cè)兩張照片的稠密深度圖。然后將每個(gè) RGBD 圖像轉(zhuǎn)換為彩色的 LDI，通過(guò)深度感知修復(fù)背景中被遮擋的部分。
其中，RGB 圖像即為普通 RGB 圖像 + 深度圖像。
之后用二維特征提取器修復(fù) LDI 的每個(gè)顏色層，以獲取特征層，從而生成兩份特征圖層。下一步就到了模擬場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)部分。通過(guò)預(yù)測(cè)兩個(gè)輸入圖像之間的深度和光流，就能計(jì)算出 LDI 中每個(gè)像素的場(chǎng)景流。
而如果想要兩張圖之間渲染出一個(gè)新的視圖、并提升到 3D，在此需要將兩組帶特征值的 LDI 提升到一對(duì) 3D 點(diǎn)云中，還要沿著場(chǎng)景流雙向移動(dòng)到中間的時(shí)間點(diǎn)。然后再將三維的特征點(diǎn)投影展開(kāi)，形成正向、反向的二維特征圖及對(duì)應(yīng)深度圖。
最后將這些映射與時(shí)間線中對(duì)應(yīng)時(shí)間點(diǎn)的權(quán)重線性混合，將結(jié)果傳給圖像合成網(wǎng)絡(luò)，就能得到最后的效果了。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
從數(shù)據(jù)方面來(lái)看，該方法在所有誤差指標(biāo)上，均高于基線水平。
在 UCSD 數(shù)據(jù)集上，這一方法可以保留畫(huà)面中的更多細(xì)節(jié)，如（d）所示。
在 NVIDIA 數(shù)據(jù)集上進(jìn)行消融實(shí)驗(yàn)表明，該方法在提高渲染質(zhì)量上表現(xiàn)也很 nice。
不過(guò)也存在一些問(wèn)題：當(dāng)兩張圖像之間的改變比較大時(shí)，會(huì)出現(xiàn)物體錯(cuò)位的現(xiàn)象。
比如下圖中酒瓶的瓶嘴移動(dòng)了，不該發(fā)生變化的酒杯也搖晃了起來(lái)。
還有照片如果沒(méi)有拍全的地方，在合成的時(shí)候難免會(huì)出現(xiàn)“截肢”的情況，比如下圖中喂考拉的手。
團(tuán)隊(duì)介紹
該研究的一作為 Qianqian Wang，現(xiàn)在在康奈爾大學(xué)讀博四。
她本科畢業(yè)于浙江大學(xué)，師從周曉巍。
研究興趣為計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。
二作是 Zhengqi Li，博士畢業(yè)于康納爾大學(xué)，本科畢業(yè)于明尼蘇達(dá)大學(xué)，目前在 Google Research。
曾獲提名 CVPR 2019 最佳論文，谷歌 2020 博士獎(jiǎng)研金，2020 年 Adobe Research 獎(jiǎng)學(xué)金，入圍 Baidu 2021 年 AI 華人新星百?gòu)?qiáng)榜單。
參與此項(xiàng)研究的還有華盛頓大學(xué)教授 Brian Curless。
他還提出過(guò)另一種方法能夠?qū)崿F(xiàn)類(lèi)似效果，同樣只用到了 2 張照片，通過(guò)新型幀插值模型生成連貫的視頻。
論文地址：
https://3d-moments.github.io/
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