2023年8月21日，智能媒体计算实验室课题组在ACM MM 2023（CCF-A）会议发表了题为《基于时空特征形变的稀疏动态视图合成》（Dynamic View Synthesis with Spatio-Temporal Feature Warping from Sparse Views）的研究论文。

图1 基于时空特征形变的稀疏动态视图合成示意图

该论文提出了一种时空特征形变机制，构建了一个端到端稀疏动态视图合成模型。论文旨在稀疏的输入视图下实现高质量和时空一致的视图合成结果。时空特征形变机制包含了两个核心组件： (1)空间特征形变模块，通过学习一个紧凑的点云表示来感知多视图输入的上下文一致几何信息；(2)时间特征形变模块，引入光流先验，通过逼近目标图像坐标的像素偏移来建模三维动态几何。如图1所示，在公共多视图数据集的定性和定量评价表明，该论文提出的视图合成管道在视觉质量方面比以前的方法取得了更好的性能。

本研究获得了国家自然科学基金青年基金 (No.62202057)、学院青年教师基金 (No. 2021NTST07)等的资助。论文第一作者为李德崎；通讯作者为黄石生。

论文题目：Dynamic View Synthesis with Spatio-Temporal Feature Warping from Sparse Views

论文网址：https://doi.org/10.1145/3581783.3612419

课题组老师联系方式：huangss@bnu.edu.cn