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WeatherEdit: Edición meteorológica controlable con campo gaussiano 4D

Created by
  • Haebom

Autor

Chenghao Qian, Wenjing Li, Yuhu Guo, Gustav Markkula

Describir

Este artículo presenta WeatherEdit, una novedosa herramienta de edición meteorológica que genera efectos meteorológicos realistas en escenas 3D con tipos e intensidades controlables. WeatherEdit consta de dos componentes principales: la edición del fondo meteorológico y la generación de partículas meteorológicas. Para la edición del fondo meteorológico, presentamos un adaptador integral que integra múltiples estilos meteorológicos en un único modelo de difusión preentrenado para generar diversos efectos meteorológicos sobre fondos de imágenes 2D. Durante la inferencia, diseñamos un mecanismo de atención de vista temporal (TV) que sigue un orden específico para agregar información temporal y espacial, garantizando una edición consistente en imágenes multifotograma y multivista. Para generar partículas meteorológicas, primero reconstruimos la escena 3D utilizando la imagen editada y, a continuación, introducimos un campo gaussiano 4D dinámico para generar nieve, lluvia y niebla. Las propiedades y la dinámica de estas partículas se controlan con precisión mediante modelado y simulación basados en la física, lo que garantiza una representación meteorológica realista y un ajuste flexible de la intensidad. Finalmente, integramos el campo gaussiano 4D con la escena 3D para generar efectos meteorológicos consistentes y altamente realistas. Los experimentos con múltiples conjuntos de datos de conducción demuestran que WeatherEdit puede generar una variedad de efectos climáticos con intensidades de condiciones controlables, lo que resalta su potencial para simular la conducción autónoma en condiciones climáticas severas.

Takeaways, Limitations

Takeaways:
Presenta una nueva forma de crear efectos climáticos diversos y realistas en escenas 3D con intensidad controlable.
El modelado y la simulación basados en la física permiten una representación meteorológica realista y un ajuste flexible de la intensidad.
Proponemos un mecanismo de atención televisiva para una edición consistente del clima en imágenes de múltiples cuadros y múltiples vistas.
Demuestra su potencial para su uso en simulaciones de conducción autónoma en condiciones climáticas adversas.
Limitations:
Falta un análisis detallado del coste computacional y la eficiencia de los métodos propuestos actualmente.
Es necesaria una evaluación más profunda del desempeño de la generalización en diferentes tipos e intensidades climáticas.
La precisión del modelo debe verificarse aún más mediante un análisis comparativo con datos del mundo real.
Puede haber sesgos o limitaciones con respecto a condiciones climáticas específicas.
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