论文的核心创新是结合了HyperNetworks和NeRF的思想,提出了HyperNeRFGAN模型,将NeRF表示作为生成3D物体的基础,并利用HyperNetworks生成NeRF网络的权重,以实现从2D图像到3D物体的映射。 HyperNetworks是一种可以生成神经网络权重的神经网络,它可以用来生成NeRF网络的权重。通过HyperNeRFGAN,可以从输入的高斯噪声生成NeRF网络的...
综合后的博弈损失函数为 隐空间中的隐变量间接控制着生成图像的属性,但由于隐空间各维度可能是相互纠缠的,即使更改随机噪声的一小部分,都会导致生成图像的各个属性均发生变化(特征纠缠)。 优点:逼真,各项衡量真实程度的指标能刷的很高,训练起来比较快 缺点:多样性较差,只能生成符合训练集分布的图片;太难训练,G和D容...
3D对象的NeRF表示 NeRF 表示使用全连接架构的场景。 NeRF 以5D坐标(空间位置,观察方向作为输入,输出发射颜色和体积密度。 NeRF 使用一组图像进行训练。在这种情况下,我们产生许多光线通过图像和由神经网络表示的3D对象。 NeRF 用MLP网络近似这个3D对象: 并优化其权重 ,将每个输入5D坐标映射到相应的体积密度和方向发射...
作者介绍了基于NeRF的隐式GAN架构——第一个用于生成高质量3D NeRF表示的GAN模型。 作者表明,与基于 SIREN 的架构相比,利用NeRF的超网络范式可以获得更好的3D表示质量。 作者的模型允许从无监督的2D图像合成3D感知图像。 图2 HyperNeRFGAN与HoloGAN、GRAF、π-GAN在CARLA上的比较。得到了与π-GAN相似的结果,但作者...
前段时间,谷歌宣称用 NeRF 在虚拟世界中重建了旧金山市,用于自动驾驶。英伟达则宣称将训练 NeRF 模型的时间从 5 小时缩至 5 秒。 与此同时,OpenAI 提出的 DALL·E又为图像生成创造了新的可能性,它可以根据文本生成图像,而且图像分辨率、图像-描述匹配程度和真实感都相当出色。最近,DALL·E 更新到了第二版(DALL...
与NeRF不同,GAN天然就有个几乎致命的劣势。GAN的潜在空间并不会自然包含对3D信息的理解。 因此,3D可感知的GAN所生成的人脸合成图像,在近几年成了图像生成研究的热点问题。而2019年的InterFaceGAN是最主要的突破之一。 然而,即使是在InterFaceGAN展示上的精心挑选的图像结果,也都表明:在时间的一致性的表现上,神经网...
不过就目前来看,NeRF模拟人类发丝运动模拟的能力并不出色。 与NeRF不同,GAN天然就有个几乎致命的劣势。GAN的潜在空间并不会自然包含对3D信息的理解。 因此,3D可感知的GAN所生成的人脸合成图像,在近几年成了图像生成研究的热点问题。而2019年的InterFaceGAN是最主要的突破之一。
可以说是又把NeRF系列的AI们卷上了一个新高度。用GAN+自动编码器学会“脑补”在此之前，NeRF能通过多视图训练AI模型，来让它学会生成新视角下的3D物体照片。然而，这也导致一系列采用NeRF方法的模型，包括PixelNeRF和GRF，都需要利用多视图数据集才能训练出比较好的2D生成3D模型效果。而多视图数据集往往有限，训练...
与NeRF不同,GAN天然就有个几乎致命的劣势。GAN的潜在空间并不会自然包含对3D信息的理解。 因此,3D可感知的GAN所生成的人脸合成图像,在近几年成了图像生成研究的热点问题。而2019年的InterFaceGAN是最主要的突破之一。 然而,即使是在InterFaceGAN展示上的精心挑选的图像结果,也都表明:在时间的一致性的表现上,神经网...
不过就目前来看,NeRF模拟人类发丝运动模拟的能力并不出色。与NeRF不同,GAN天然就有个几乎致命的劣势。GAN的潜在空间并不会自然包含对3D信息的理解。因此,3D可感知的GAN所生成的人脸合成图像,在近几年成了图像生成研究的热点问题。而2019年的InterFaceGAN是最主要的突破之一。然而,即使是在InterFaceGAN展示上的精心挑选...