RigPAPR: 고정 시점 비디오로부터 정적 신경 포인트 클라우드(Neural Point Clouds)의 리그 기반 애니메이션 구현

요약

RigPAPR는 단일 고정 시점 비디오를 통해 정적 신경 포인트 클라우드를 리그 기반 3D 에셋으로 변환하는 기술입니다. 기존 가우시안 스플래팅 방식의 관절 경계 아티팩트 문제를 해결하기 위해 근접 어텐션 포인트 렌더링(PAPR)을 도입하여 자연스러운 애니메이션을 구현합니다.

핵심 포인트

• 단일 고정 시점 비디오로부터 자동 리그(auto-rig) 및 3D 에셋 복구 가능
• PAPR 기술을 통해 관절 움직임 시 발생하는 틈이나 스파이크 현상 해결
• 메쉬 프록시나 카테고리 템플릿 없이도 높은 충실도의 애니메이션 구현
• 기존 가우시안 스플래팅 대비 새로운 뷰에서 3dB 이상의 PSNR 우위 확보