原始链接: https://zju3dv.github.io/4k4d/
总结：“4K4D”提出了一种实现高保真实时4K分辨率视图合成的新方法。通过使用4D点云表示，这种技术允许硬件光栅化，从而实现极快的速度。通过将4D特征网格用于特征向量的分配，可以形成半透明且球对称的3D点云，同时包括包含IBR术语和连续演化的着色组件的外观模型。通过可微深度剥离算法，提出的框架可以从多视角RGB视频高效地学习。与现有方法相比，这种方法产生了优越的结果，这在各种数据集上（包括ENeRF-Outdoor、Neural3DV、NHR、DNA-Rendering和ZJU-moCap）的视觉测试中得到了证明。研究团队在ArXIV上发表了一篇名为“4K4D：4K分辨率下的实时4D视图合成”的研究论文。作者感谢Lior Yariv提供的网站模板。
@article{xu20234k4d,
title={4K4D: Real-Time 4D View Synthesis at 4K Resolution},
author={Xu, Zhen and Peng, Sida and Lin, Haotong and He, Guangzhao and Sun, Jiaming and Shen, Yujun and Bao, Hujun and Zhou, Xiaowei},
booktitle={arXiv preprint arXiv:2310.11448},
year={2023}
}