对于渐进式学习的改进:StyleGAN2采用的是各层级的to_rgb相加来增强梯度的传递来替代渐进式训练(StyleGAN存在渐进式训练的伪影),该方法借鉴了MSG-GAN Auto Encoder 无监督/自监督模型。 训练过程:从训练集中采样一张图片x,然后丢进encoder编码为representation,然后经过decoder解码为输出图像,我们需要最小化ouput与x之间...
自从 2020 年 NeRF (Neural Radiance Fields) 诞生后,基于 NeRF 的工作和改进层出不穷,并在很多任务上取得了成功。本次 CVPR 最佳论文得主 GIRAFFE (Generative Neural Feature Fields) 便是 NeRF 与 GAN 的结合。实际上,在此之前已经出现了很多 NeRF + GAN 的工作。我将把这篇文章作为整理和分享我对若干篇 ...
属猪人本月会迎来桃花运,但不可过于投入真心,在经过长期的了解,确定这个是值得托付的人后,再与对方深入交往,以免被骗。已婚人士需要与异性保持距离,以免引起不必要的误会。对1971年出生的人士,本月家宅不宁。 农历九月(2022年10月8日~11月6日) 属猪人在本月心情较好,经常与好友聚餐谈心,在工作之余还能有人能...
NeRF是Neural Radiance Fields的缩写。其中的Radiance Fields是指一个映射 g_θ ,可以将输入的空间点位置信息以及观测角度( X,Y,Z,\theta,\phi )映射为该点的颜色及密度( \bold c, \sigma ),我们可以认为这样的映射是对三维场景的隐式表示。之所以称之为Neural Radiance Fields是因为该模型中的radiance field是...
有时候会解耦失败(例如背景中包含和前景物体类似的物体时),作者将其归因于相机姿态上假设的均匀分布和对象级变换及其真实分布之间的不匹配。 多个物体之间的相互遮挡情况没有处理,尤其是边缘处存在模糊现象,而object-nerf就是专门用mask-guided的方法解决了这个问题。
如此循环t轮,便可以得到最终的 x0 ,完成整个diffusion model的任务。 整体算法框架如下: 猜测:其实在逆向过程中用公式 xt=αtxt−1+1−αtzt 也能算出一个 xt−1 ,但是这样的话逆向过程每一步都是固定的了,生成缺乏多样性。而利用贝叶斯公式我们可以估计出 xt−1 的后验分布,然后在分布中采样,可以...
之前说过,原始NeRF的不足之一就是它需要用posed images进行训练,并且无法合成新的物体。注意到GRAF使用的完全是unposed 2D images。 提出multi-scale sampling,判别器先在大尺度上学习,然后逐步减小采样的stride,使其学到图像细节。这个方法能够加速训练,使得生成辐射场能更有效地学到高分辨率信息。 不过后来CLIP-NeRF指...
pi-GAN 提出所要解决的问题与 GRAF/GIRAFFE 基本一致:传统的 2D 新图像生成方法缺乏潜在的 3D representation,因此缺乏多视图一致性;基于离散的体素表示的 3D 生成方法计算量、存储量大,并且受到分辨率的限制。 pi-GAN 通过周期性激活函数变体的 NeRF,以及神经辐射场的渲染方式,实现了保证视图一致性的、相机角度可控...