论文标题：3D Moments from Near-Duplicate Photos

论文链接：https://arxiv.org/abs/2205.06255

项目链接：https://3d-moments.github.io/

作者单位：谷歌研究院 & 康奈尔大学 & 华盛顿大学

我们介绍了 3D Moments，一种新的计算摄影效果。 作为输入，我们拍摄了两张近乎重复的照片，即来自相似视点的移动主体的照片，在人们的照片集中很常见。 作为输出，我们制作了一个视频，该视频可以平滑地插入从第一张照片到第二张照片的场景运动，同时还产生具有视差的相机运动，从而增强了 3D 感。 为了达到这种效果，我们将场景表示为一对基于特征的分层深度图像，并增加了场景流。 这种表示可以实现运动插值以及对相机视点的独立控制。 我们的系统生成具有运动视差和场景动态的逼真时空视频，同时合理地恢复原始视图中被遮挡的区域。 我们进行了广泛的实验，证明在公共数据集和野外照片上的基线性能优于基线。

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