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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

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          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。
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          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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