这项研究摘得CVPR2021最佳论文奖,现已开源,研究团队来自马普所和图宾根大学。 在此前的研究中,深度生成模型虽然可以合成高分辨率的图像,但生成过程的可控性不足。 而对变化因素的研究大多局限于2D空间,很少考虑场景的组成。 研究人员在GAN中加入了3D场景,新模型能够生成更可控、质量更高的图像,并且模型参数量更少
这里也汇总一些ECCV2022、目前我看到的部分GAN论文: 图像转换/图像可控编辑 视频生成 少样本生成 图像外修复/结合transformer GAN改进 新数据集 图像增强 3D 图像来源归属分析 一、图像转换/图像可控编辑 1、VecGAN: Image-to-Image Translation with Interpretable Latent Directions 提出VecGAN,图像到图像的转换方法,用...
引入一个基于 GAN 的框架,将照片中人脸数字化成标准3D形象。 输入图像可以是一个微笑的人,也可以是在极端光照条件下拍摄的,作者声称所提方法均可生成高质量的人脸纹理模型。 6、pi-GAN: Periodic Implicit Generative Adversarial Networks for 3D-Aware Image Synthesis 提出π-GAN/pi-GAN,用于高质量的 3D 感知的...
论文标题:Disentangled3D: Learning a 3D Generative Model with Disentangled Geometry and Appearance from Monocular Images建议预备知识:NeRF (BV1c34y1B7Hx) GRAF (BV1h3411H7ZM)论文链接:https://arxiv.org/abs/2203.15926, 视频播放量 1101、弹幕量 0、点赞数 20
雷锋网：本期介绍的论文是《Interactive Example-Based Terrain Authoring with Conditioanl Gengerative Adversarial Networks》（用条件约束的GAN，打造基于绘稿的互动式地表编辑），2017亚洲计算机图形与互动技术大会的展出论文。在电影和游戏中，我们经常能看到特效制作仿真的虚拟王国。如今，在GAN技术的支持下，这些看上去...
合成现实3D物体模型的人工智能,看上去并没有那么遥不可及。 在2018年蒙特利尔NeurIPS大会上,麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(MIT CSAIL)和谷歌的研究人员发表了一篇论文,描述了一个能够生成具有逼真纹理的人工智能系统。 论文名称: Visual Object Networks: Image Generation with Disentangled 3D Representation 论...
2D图片变3D,还能给出3D几何数据? 英伟达和斯坦福大学联合推出的这个GAN,真是刷新了3D GAN的新高度。 而且生成画质也更高,视角随便摇,面部都没有变形。 最厉害的莫过于还可给出3D几何数据,根据提取的位置信息再渲染得到3D图像效果。 甚至还能实时交互编辑。
3d-gannerf-avatar UpdatedJul 22, 2024 Python Vox2Vox: 3D GAN for image segmentation using tensorflow-keras pythonmachine-learningdeep-learningtensorflowsegmentationimage-segmentationkeras-tensorflow3d-ganmedical-image-analysisbrain-tumour-segmentation
论文笔记《SP-GAN: Sphere-Guided 3D Shape Generation and Manipulation》-无具体设计和训练细节篇 笔记中有不足或者错误之处,还望指出,相互交流,谢谢~ 现有严峻的挑战 如何构建生成模型来合成新的,多样化的,逼真的3D形状,同时使得该3D形状能够
论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.10642 摘要:如何让一个已有的 2D GAN 变成 3D 级别?这是一个有趣且实用的问题。为了解决这个问题,来自苹果和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究者试图尽可能少地修改经典 GAN,即 StyleGANv2。该研...