EasyVolcap: Accelerating Neural Volumetric Video Research

要約

ボリュメトリック ビデオは、芸術的パフォーマンス、スポーツ イベント、遠隔会話などの動的なイベントをデジタルで記録するテクノロジーです。
このようなボリュームグラフィーを取得すると、フラット スクリーン、3D ディスプレイ、または VR ヘッドセット上で任意の視点とタイムスタンプから表示できるため、スポーツ中継、ビデオ会議、ゲーム、映画などのさまざまなアプリケーションで没入型の視聴体験とより柔軟なコンテンツ作成が可能になります。
プロダクション。
最近の進歩とボリュメトリック ビデオのニューラル シーン表現への関心の急速な高まりにより、研究者と非専門ユーザーの両方のためにボリュメトリック ビデオのキャプチャ、再構成、レンダリングのプロセスを合理化する統合オープンソース ライブラリが緊急に必要とされています。
この新しいテクノロジーのさまざまなアルゴリズムとアプリケーションを開発します。
この論文では、マルチビュー データ処理、4D シーンの再構成、および効率的な動的ボリューム ビデオ レンダリングのプロセスを統合することを目的とした、ニューラル ボリューム ビデオ研究を加速するための Python および Pytorch ライブラリである EasyVolcap について紹介します。
ソース コードは https://github.com/zju3dv/EasyVolcap で入手できます。

要約(オリジナル)

Volumetric video is a technology that digitally records dynamic events such as artistic performances, sporting events, and remote conversations. When acquired, such volumography can be viewed from any viewpoint and timestamp on flat screens, 3D displays, or VR headsets, enabling immersive viewing experiences and more flexible content creation in a variety of applications such as sports broadcasting, video conferencing, gaming, and movie productions. With the recent advances and fast-growing interest in neural scene representations for volumetric video, there is an urgent need for a unified open-source library to streamline the process of volumetric video capturing, reconstruction, and rendering for both researchers and non-professional users to develop various algorithms and applications of this emerging technology. In this paper, we present EasyVolcap, a Python & Pytorch library for accelerating neural volumetric video research with the goal of unifying the process of multi-view data processing, 4D scene reconstruction, and efficient dynamic volumetric video rendering. Our source code is available at https://github.com/zju3dv/EasyVolcap.

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