3D 视觉

Geo-EVS: Geometry-Conditioned Extrapolative View Synthesis for Autonomous Driving

Geo-EVS：基于几何条件的外推视图合成用于自动驾驶

Yatong Lan, Rongkui Tang, Lei He

机构 * School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学车辆与运载学院） ； State Key Laboratory of Intelligent Green Vehicle and Mobility, Tsinghua University（清华大学智能绿色车辆与移动国家重点实验室） ； School of Science, Minzu University（中央民族大学理学院） ； Chongqing Changan Automobile Co., Ltd.（重庆长安汽车股份有限公司） 纠错

专题命中 新视角合成 ：point cloud(abstract)；novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 Geo-EVS通过几何条件化框架提升自动驾驶中稀疏视图合成的几何精度，尤其在高角度和低覆盖率场景中表现优异，并改进下游3D检测性能。

LiveStre4m: Feed-Forward Live Streaming of Novel Views from Unposed Multi-View Video

LiveStre4m: 从无姿态多视角视频中实时生成新视角的前馈直播

Pedro Quesado, Erkut Akdag, Yasaman Kashefbahrami, Willem Menu, Egor Bondarev

机构 * AIMSGroup, Department of Electrical Engineering, Eindhoven University of Technology（埃因霍温理工大学电气工程系AIMSGroup） 纠错

专题命中 新视角合成 ：novel view synthesis(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出LiveStre4m方法，通过多视角视觉Transformer和扩散-Transformer插值模块实现实时新视角视频直播，无需姿态参数，每帧重建时间仅0.07秒，显著优于传统优化方法。