Chenxu Zhou, Zhiyuan Yu, Yudong Jin, Yinji Shentu, Yu Zhang, Jiaming Sun, Xiaowei Zhou · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.30023 · open-access PDF
इस लेख में दुर्लभ और कम रिज़ॉल्यूशन कैप्चर संसाधनों से immersive volumetric वीडियो बनाने की समस्या को संबोधित किया गया है। पारंपरिक घने मल्टीवीज़ रिकॉर्डिंग विधियां उच्च गुणवत्ता वाले volumetric वीडियो का उत्पादन कर सकती हैं, लेकिन उनके महंगे कैप्चर सेटिंग्स पर भरोसा उन्हें वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों में अप्रभावी बनाता है। हालिया दृष्टिकोण कैप्चर आवश्यकताओं को कम करने के लिए जनरेटिव मॉडल का उपयोग करते हैं, लेकिन अभी भी सीमित रिज़ॉल्यूशन और 4 डी असंगति से पीड़ित हैं।
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
This paper addresses the problem of creating immersive volumetric videos from sparse and low-resolution capture resources. Conventional dense multi-view reconstruction methods can produce high-quality volumetric videos, but their reliance on costly capture setups makes them impractical in real-world scenarios. Recent approaches use generative models to relax capture requirements, but still suffer from limited resolution and 4D inconsistency. To overcome these constraints, we propose RealMe, a unified framework built around a high-resolution video diffusion model that enhances limited captures
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