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LiTo: 表面ライトフィールドのトークン化

研究者らが、物体の3D形状と視点依存の外観を同時にモデル化する3D潜在表現を提案した。従来手法は3D形状再構成か視点非依存の外観予測に焦点を当てていたため、現実的な視点依存効果の再現が困難だった。本手法はRGB-D画像が表面ライトフィールドのサンプルを提供する点を活用し、そのランダムサブサンプルをコンパクトな潜在ベクトルセットに符号化することで、両方を表現することを学習する。