@Meta研究员Martin Signoux
具体来说，方法使用了场景的自分解技术，通过倒置球面参数化的扩展，引入了感知遮挡的场景参数化。在这个参数化中，除了第一个由倒置球面参数化定义的球体外，引入了第二个内部球体，并将从摄像机到内部球体边缘的区域定义为遮挡区域。通过分开渲染这个区域，可以将遮挡与场景的其余部分解耦。为了确保对人的高保真和完整呈现，方法通过像素级光度损失、场景分解损失、遮挡解耦损失和几何完整性损失的组合来聚合三个渲染。
这种一步采样的方法使得CoMoSVC在实际应用中更加实用，特别是在需要快速处理大量数据的场景下，如实时音频处理和音乐制作等领域。这项技术的出现将为音频转换带来更加高效和方便的解决方案，为人们提供更多创造和表达的可能性。
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