16年,第一篇基于GAN的3D模型生成 third, the adversarial discriminator provides a powerful 3D shape descriptor which(判别器可以当作是Embedding的生成方式) (最后作者实验说自己得到的Embedding在识别问题上很赞) 3D-GAN是一维随机向量,作者另外提出3D-VAE-GAN,输入是二维图像 输出是体素模型 3D Shape Induction fr...
由于 2D 编辑的 3D 一致性可能无法保证,因此我们建议通过可以覆盖所有可能编辑的 NeRF 的生成模型来对底层 3D 编辑的分布进行建模。 为了对 2D 编辑图像中 3D 编辑 NeRF 的分布进行建模,我们精心设计了一个 VAE-GAN,它在解码 NeRF 的同时对图像进行编码。 潜在空间经过训练以符合高斯分布,并且 NeRF 通过其渲染上...
This allows for the underlying data distribution of large and complex data to be learned by the deep VAE network. When combined with a GAN, this network generates synthetic features that exhibit consistency in both seen and unseen classes. Furthermore, we notice that for tasks involving a small...
与此同时,此前百花齐放的技术路径也在逐渐形成产业共识,步入收敛。 例如,在GAN、VAE、Diffusion等不同生成方案中,以Diffusion Transformer(DiT)为代表的大模型路径脱颖而出,逐渐成为当前的研究主流方案。 不过,当前,在3D生成技术路径上,仍然存在“2D升3D”“纯原生3D”“混合3D”的不同技术流派。 在过去半年甚至一...
Lee等[6]提出了首个音乐驱动的2D舞蹈生成网络,该网络使用变分自编码器(VAE)对舞蹈单元建模,并使用生成式对抗网络(GAN)循环生成舞蹈序列。由于人体骨骼自然形成了一个图形结构,Ren等[7]和Ferreira等[8]采用了Graph Convolutional Network来提高生成的二维舞蹈动作的自然度。Yang等[9]则利用Normalize Flow构建了基于关键...
变分自编码器(VAE)及其3D扩展(3D-VAE)具有一个让它们适合生成建模的独特的特性:通过设计,它们的隐空间是连续的,允许采样和插值。 其关键思想是,它不是将输入映射到特征向量,而是映射到多变量高斯分布的平均向量μ 和标准差σ 向量。然后,采样层获取这两个向量,并通过从高斯分布随机采样生成特征向量x ,该特征向量...
Lee等[6]提出了首个音乐驱动的2D舞蹈生成网络,该网络使用变分自编码器(VAE)对舞蹈单元建模,并使用生成式对抗网络(GAN)循环生成舞蹈序列。由于人体骨骼自然形成了一个图形结构,Ren等[7]和Ferreira等[8]采用了Graph Convolutional Network来...
但早期的图像生成/编辑网络与文本的多模态交互非常有限。此外,GAN网络通常较难训练,常遇到模式坍塌(mode collapse)和不稳定等问题,生成的数据通常多样性较差,模型容量也决定了可利用数据规模的上限;VAE则常遇到生成的图像模糊等问题。 第二阶段:文生图模型的飞跃 ...
但早期的图像生成/编辑网络与文本的多模态交互非常有限。此外,GAN网络通常较难训练,常遇到模式坍塌(mode collapse)和不稳定等问题,生成的数据通常多样性较差,模型容量也决定了可利用数据规模的上限;VAE则常遇到生成的图像模糊等问题。 第二阶段:文生图模型的飞跃 ...
但早期的图像生成/编辑网络与文本的多模态交互非常有限。此外,GAN网络通常较难训练,常遇到模式坍塌(mode collapse)和不稳定等问题,生成的数据通常多样性较差,模型容量也决定了可利用数据规模的上限;VAE则常遇到生成的图像模糊等问题。 第二阶段:文生图模型的飞跃 ...