日本团队分享基于预训练VQGAN的高效全景图像合成方法2S-ODIS
全向图像逐渐应用于虚拟现实和社交网络等领域。然而,由于全向图像需要专门的摄像头拍摄,与普通视场图像相比可用性有限。针对这一问题,日本上智大学团队提出了一种新的全向图像合成方法2S-ODIS。该方法利用在大规模NFoV图像数据库预训练的VQGAN模型进行全向图像合成,并大大缩短了训练时间。该方法采用了两阶段结构,首先在ERP中创建全局粗略图像,然后通过整合多幅更高分辨率的局部NFoV图像对图像进行细化。新提出的方法在不产生几何畸变的情况下,能够以较低的成本实现高质量的全向图像合成。