AI 驱动的 3D 视频稳定 [NSFF]

神经场景流场 (NSFF) - 超越神经辐射场 (NERF) 的深度估计新技术

本文介绍了一种名为神经场景流场 (NSFF) 的新人工智能技术，它在深度估计方面超越了神经辐射场 (NERF)。

NSFF 的核心优势：

• 更准确的深度估计： 与 NERF 相比，NSFF 利用多个图像信息，构建更准确的场景深度信息。
• 更灵活的视角控制： 用户可以控制虚拟相机的位置和运动，实现更稳定的画面，或进行圆周运动、平移等操作。
• 时间与视角的独立控制： NSFF 可以独立控制时间和视角，实现“时间冻结，视角移动”或“时间流动，视角固定”等特殊效果。

与 NERF 的区别：

• 输入源不同： NERF 使用单张图像进行深度估计，而 NSFF 使用多个图像。
• 深度估计精度不同： NSFF 在深度估计方面更准确，但目前无法像 NERF 一样从 300 度视角提取物体。

应用场景：

• 视频稳定： NSFF 可以作为强大的视频稳定工具，提供比传统 2D 稳定方法更精细的控制。
• 虚拟场景构建： NSFF 可以用于构建虚拟场景，并提供更真实的深度信息和视角控制。

未来展望：

• 视频输入的应用： 未来，NSFF 可以应用于视频输入，进一步提高深度估计的精度和效率。
• 更多特殊效果的实现： NSFF 可以实现更多特殊效果，例如时间回溯、场景重构等。

总结：

NSFF 是一种具有巨大潜力的新技术，它在深度估计、视角控制和视频稳定等方面展现出优势。未来，随着技术的不断发展，NSFF 将在更多领域发挥重要作用。

用 3D 重建场景并非易事。它背后蕴藏着大量数学，而且它也是目前最令人印象深刻的 AI 研究之一。视频大多是低分辨率的，但我认为这是可以理解的，因为它专注于其他方面，尤其是深度估计。NSFF - 神经场景流场[项目页面] https://www.cs.cornell.edu/~zl548/NSFF/[GitHub] https://github.com/zhengqili/Neural-Scene-Flow-Fields[论文] https://arxiv.org/abs/2011.13084神经辐射场https://youtu.be/wAtskahOauI3D 照片修复https://youtu.be/z6wXBNFaTtE