RayDer: 실제 세계 비디오로부터 확장 가능한 자기지도 새로운 시점 합성

RayDer는 자기지도형 novel view synthesis를 위한 통합형 피드포워드 트랜스포머입니다.

카메라 추정, 장면 복원, 렌더링을 하나의 모델로 결합하고, 변화하는 콘텐츠를 위해 최소한의 동적 상태를 사용합니다.

이 시스템은 제약 없는 실제 영상에서 안정적으로 학습되며, 데이터와 모델 규모가 커질수록 예측 가능하게 성능이 확장됩니다.

여러 벤치마크에서 경쟁력 있는 zero-shot 결과를 보여, 비싼 라벨 없이 더 나은 3D 이해로 이어질 가능성을 보였습니다.