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「智猩猩AI新(xin)青(qing)年講(jiang)座」由智猩猩出(chu)品，致力(li)于邀請青(qing)年學者(zhe)，主講(jiang)他們在(zai)生成(cheng)式AI、LLM、AI Agent、CV等人工智能領域的最新(xin)重要研(yan)究成(cheng)果。

AI新(xin)青(qing)年是(shi)加(jia)(jia)速人工智能(neng)前沿(yan)研究(jiu)的(de)新(xin)生力量。AI新(xin)青(qing)年的(de)視頻講解(jie)和(he)(he)直(zhi)播答(da)疑(yi)，將可以幫助大(da)家(jia)增進對人工智能(neng)前沿(yan)研究(jiu)的(de)理解(jie)，相應(ying)領域的(de)專業知識(shi)也能(neng)夠得以積累加(jia)(jia)深(shen)。同時，通(tong)過與AI新(xin)青(qing)年的(de)直(zhi)接交流，大(da)家(jia)在(zai)AI學習和(he)(he)應(ying)用AI的(de)過程中遇到的(de)問題，也能(neng)夠盡快解(jie)決(jue)。

目(mu)前，將(jiang)單目(mu)視頻中的(de)(de)內容從其它(ta)視角渲染出來仍然是一(yi)個(ge)具有挑戰(zhan)性的(de)(de)問題。對于(yu)(yu)靜態場(chang)景(jing)，研究人(ren)員(yuan)提出了針對場(chang)景(jing)的(de)(de)特(te)定優(you)化(hua)技術(shu)和通(tong)用的(de)(de)優(you)化(hua)技術(shu)。相比(bi)之下(xia)，對于(yu)(yu)動態場(chang)景(jing)，只(zhi)存在(zai)特(te)定場(chang)景(jing)的(de)(de)優(you)化(hua)技術(shu)，目(mu)前還沒有針對給(gei)定單目(mu)視頻的(de)(de)動態新視圖(tu)合成的(de)(de)通(tong)用方法(fa)。

針(zhen)對以上(shang)問題，伊利諾伊大學(xue)厄巴(ba)納(na)-香檳(bin)分校在讀博士趙(zhao)曉(xiao)明在Apple實習(xi)期間(jian)提出了基于現(xian)有技術(shu)的(de)解決(jue)思路。并且發現(xian)在幾何(he)和(he)時間(jian)上(shang)進行一致(zhi)性深度估計條件(jian)下，存在非場景特(te)定(ding)外(wai)觀優(you)化的(de)動態視(shi)圖(tu)合成偽(wei)廣義方(fang)法。相關論文為《Pseudo-Generalized Dynamic View Synthesis from a Video》，已收錄于ICLR 2024。

為了較大程度上減少場景特定的優化的需求，設計一種通用的方法，將靜態和動態內容的渲染任務分別進行。

對于動態場景中的靜態部分，利用改進預訓練的基于Transformer的NeRF架構（GNT）合成高質量的渲染內容。即在GNT中引入masked attention使其有效地區分動態和靜態內容，減少動態內容的影響，從而模型能夠更準確地渲染靜態內容。

對于動態內容的渲染，受以往工作的啟發，提出了利用深度和時間數據先驗探索通用的動態新視圖合成方法。

通過實驗證明，沒有場景特定外觀優化的偽廣義過程是可能實現的，且提升了某些特定場景外觀優化方法的合成視圖質量。

6月25日10點，智猩猩邀請到論文一作、伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校在讀博士趙曉明參與「智猩猩AI新青年講座」241講，主講《從單目視頻中合成動態新視圖》。