Jun, 2024
通过有条件的视图合成实现无监督的关节物体建模
Articulate your NeRF: Unsupervised articulated object modeling via conditional view synthesis
Jianning Deng, Kartic Subr, Hakan Bilen
TL;DR通过使用第一次观测的隐式模型学习对象的几何和外观部分，并通过渲染第二次观测来蒸馏部分分割和关节运动，我们提出了一种新的无监督方法来学习刚性部分组成的关节对象的姿势和部分分割。此外，为了解决部分分割和关节运动的联合优化中的复杂性，我们提出了基于体素网格的初始化策略和解耦优化过程。与先前的无监督方法相比，我们的模型性能显著提高，且适用于具有多个部分的对象，且对后续观测可以高效地进行少数视图的操作。