VolumeGAN：通過學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和紋理表示的3D感知圖像合成

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VolumeGAN：通過學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)和紋理表示的3D感知圖像合成

本文旨在實(shí)現(xiàn)高保真的三維感知圖像合成。我們提出了一個(gè)新的框架，稱為VolumeGAN，通過明確學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)表示和紋理表示來合成不同攝像機(jī)視圖下的圖像。我們首先學(xué)習(xí)一個(gè)表示底層結(jié)構(gòu)的特征體，然后使用類NeRF模型將其轉(zhuǎn)換為特征場(chǎng)。特征場(chǎng)進(jìn)一步累積到2D特征圖中作為紋理表示，然后是用于外觀合成的神經(jīng)渲染器。這種設(shè)計(jì)能夠獨(dú)立控制形狀和外觀。在大量數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)表明，與以前的方法相比，我們的方法實(shí)現(xiàn)了足夠高的圖像質(zhì)量和更好的三維控制。

結(jié)果：

VolumeGAN實(shí)現(xiàn)了對(duì)結(jié)構(gòu)（形狀）和紋理（外觀）的獨(dú)立控制。

我們的VolumeGAN和現(xiàn)有備選方案之間的定性比較。

包括一個(gè)演示視頻，它顯示了不同攝像機(jī)視圖的更多結(jié)果。從視頻中，我們可以看到VolumeGAN實(shí)現(xiàn)的連續(xù)3D控制。

代碼鏈接:

https://github.com/genforce/VolumegAN

論文鏈接:

https://arxiv.org/abs/2112.10759

項(xiàng)目主頁:

https://github.com/genforce/VolumegAN

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筆記：

《智能革命》《人工智能》《AI?未來》《好好賺錢》《韭菜的自我修養(yǎng)》讀書筆記

行業(yè)：?

服務(wù)機(jī)器人公司，機(jī)器視覺公司，自動(dòng)駕駛公司，ADAS公司總結(jié)，?

SLAM：

Vslam方案+源碼，語義SLAM與深度相機(jī)，SLAM和導(dǎo)航避障，視覺SLAM總結(jié)

秦學(xué)英《三維物體的識(shí)別與跟蹤》，章國鋒《視覺SLAM》，申抒含《基于圖像的三維建?！?/a>，姜翰青《RGB -D SLAM》記錄筆記

視覺SLAM的建圖課件3，課件2，課件1

總結(jié)：

10年機(jī)器視覺網(wǎng)站，5年人工智能網(wǎng)站，

2019經(jīng)歷總結(jié)，2018視覺總結(jié)

機(jī)器視覺：

機(jī)器視覺基本概念筆記，記錄五，記錄四，記錄三，記錄二，記錄一

雙目視覺和激光傳感器對(duì)目標(biāo)物體的三維重建技術(shù)

圖像處理：

圖像處理基本概念筆記，記錄八，記錄七，記錄六?，記錄五，記錄四?，記錄三，記錄二?，記錄二，記錄一

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