多平面图像的单视图合成
single-view view synthesis with multiplane images
最近在视图合成方面的一系列工作使用深度学习来生成多平面图像——一种以相机为中心的分层 3d 表示——给定两个或多个已知视点的输入图像。我们将此表示应用于单视图视图合成，这是一个更具挑战性但可能具有更广泛应用的问题。我们的方法直接从单个图像输入中学习预测多平面图像，并且我们引入了用于监督的尺度不变视图合成，使我们能够在在线视频上进行训练。我们展示了这种方法适用于几个不同的数据集，它还生成了合理的深度图，并且它学会了在背景层中填充前景对象边缘后面的内容。
asset: autoregressive semantic scene editing with transformers athigh resolutions
我们提出了资产，一种神经架构，用于根据用户对其语义分割图的编辑自动修改输入的高分辨率图像。我们的架构基于具有新颖注意力机制的转换器。我们的关键思想是在高分辨率下稀疏变换器的注意力矩阵，由在较低图像分辨率下提取的密集注意力引导。虽然以前的注意力机制在处理高分辨率图像时计算成本太高，或者在阻碍远程交互的特定图像区域内受到过度限制，但我们新的注意力机制在计算上既高效又有效。我们的稀疏注意力机制能够捕捉远程交互和上下文，从而合成场景中有趣的现象，例如景观到水面上的反射或与景观的其余部分一致的论坛，这些是以前的卷积网络无法可靠生成的和变压器方法。我们提供定性和定量结果，以及用户研究，证明我们方法的有效性。
我们的代码和数据集可在我们的项目页面上找到：https://github.com/difanliu/asset
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