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華為和上海交通大學(xué)的 AI 研究人員推出具有 3D 感知能力的 GAN 生成器

共 947字，需瀏覽 2分鐘

2021-10-27 14:25

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StyleGAN 架構(gòu)是生成高質(zhì)量圖像的好方法，但它缺乏精確控制相機姿勢的能力。最近基于 NeRF 的生成器在創(chuàng)建真實結(jié)果方面取得了進展，因為它們無法生成逼真的圖像。

華為和上海交通大學(xué)的研究人員開發(fā)了CIPS-3D，一種獨立合成每個像素值的方法，就像它的 2D 版本一樣。

所提出的生成器由一個淺層 3D NeRF 網(wǎng)絡(luò)組成，該網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過簡化以減輕內(nèi)存復(fù)雜性，并且具有深度 2D INR（隱式神經(jīng)表示）網(wǎng)絡(luò)的能力，無需任何空間卷積或上采樣操作。所提出的生成器的設(shè)計與 GAN 眾所周知的語義分層原則一致，其中早期層（即生成器中的淺層 NeRF 網(wǎng)絡(luò)）確定姿勢和中/高（即生成器中的 INR 網(wǎng)絡(luò)）控制配色方案：早期的 NeRF 網(wǎng)絡(luò)使研究團隊能夠輕松明確地控制相機姿勢。

CIPS-3D 存在鏡像對稱問題，該問題也存在于其他 3D 感知 GAN 中，例如 GIRAFFE 和 StyleNeRF。該研究解釋了為什么會發(fā)生這種情況，而不是簡單地將其歸因于數(shù)據(jù)集偏差。研究小組通過向網(wǎng)絡(luò)添加輔助鑒別器解決了這個問題。提出了部分梯度反向傳播作為以高分辨率訓(xùn)練 CIPS-3D 的訓(xùn)練策略。

研究人員在高分辨率人臉數(shù)據(jù)集上驗證了 CIPS-3D 的優(yōu)勢，包括 FFHQ、MetFaces、BitmojiFaces、CartoonFaces 和動物數(shù)據(jù)集 AFHQ。詳細信息可以在研究論文和 Github 中找到。鏈接如下。

論文：https://arxiv.org/pdf/2110.09788.pdf

Github：https://github.com/PeterouZh/CIPS-3D

來源：Linux迷
鏈接：https://www.linuxmi.com/huawei-ai-cips-3d-gan.html

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