NIPSOct, 2016

通过三维生成对抗建模学习物体形状概率潜空间

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TL;DR本文提出了一种新颖的框架，即 3D 生成对抗网络（3D-GAN），通过利用体积卷积网络和生成对抗网络的最新进展，从概率空间生成 3D 对象，并具有生成高质量 3D 对象、无先验 CAD 模型或图像依赖性、生成器从低维概率空间到 3D 空间的映射以及训练出的无监督深度学习的 3D 描述符等优点，在 3D 对象生成及识别等方面取得了令人印象深刻的性能。
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发现论文，激发创造
  • 使用对抗网络从图像集合推断三维形状

    通过 projective generative adversarial network（PrGAN）模型，我们可以在无监督学习的情况下，从提供的二维视图中推断出三维形状的概率分布，包括形状、视角和新的视图。

    Jun, 2019

  • 3D 物体生成和重建的改进对抗性系统

    本研究提出了一种新方法，用于通过生成式对抗网络（GAN）训练理解物体的详细三维形状以及从二维图像中重建三维形状和形状完成。该方法使用梯度惩罚的 Wasserstein 距离作为训练目标，从而从联合对象形状分布中获得更好的生成效果，并在与现有基线比较中取得了明显的数量级改进。

    Jul, 2017

  • 3D GANs 和潜空间：综合调查

    本文研究生成对抗网络（GANs）中的潜在空间与三维对象的关系，探讨了几种 GAN 的变体和训练方法，旨在提高 3D GAN 的训练效果，同时提出了未来研究的方向。

    Apr, 2023

  • 使用生成对抗网络进行交互式 3D 建模

    本文提出利用生成对抗网络（GAN）为新手用户设计真实世界形状，使用具有简单界面的体素网格进行编辑。该方法的主要优势是通过学习投影和生成算子来协助用户创建背景分布对象形状的 3D 模型，同时不必指定所有细节。通过该算法及工具的实验表明 GAN 是计算机辅助交互建模的一种有前途的方法。

    Jun, 2017

  • 从多个物体的 2D 视图中识别 3D 形状

    本文提出了一种称之为 “PrGANs” 的方法，能够在无监督学习的情况下，训练出一个能够从二维视角中通过投影反推出三维结构分布的生成式模型，并能够实现从输入图像中预测三维形状和视点，并生成新视图的功能。

    Dec, 2016

  • 自然图像中的无监督生成式三维形状学习

    本文介绍了一种从自然图像中学习生成 3D 形状的生成模型的全面无监督方法，其中利用 GAN 等深度学习技术实现，从而生成出真实的三维图像，实现了从二维图像向三维图像的转换。

    Oct, 2019

  • 带条件生成对抗网络的成对三维模型生成

    本文研究了在生成条件之下如何进行三维模型的生成，并提出了一种新的方法来使得在不同旋转角度下生成的同一模型相同。实验结果表明该方法可以成功地生成不同条件下的模型对。

    Aug, 2018

  • GAGAN: 几何感知生成对抗网络

    该论文介绍了一种新的图像生成方法，采用几何形状模型将几何信息纳入生成过程，生成出具有任意面部属性的逼真人脸图像。

    Dec, 2017

  • 逃离柏拉图的洞穴：对抗性渲染中的三维形状

    PlatonicGAN 通过训练神经网络生成 3D 模型，结合 2D 图像投影生成多种相机角度下的 2D 图像，支持无结构的 2D 图像集合恢复 3D 结构，并通过实验证明了其对于 3D 监督方法的优越性。

    Nov, 2018

  • 使用对抗学习从单深度视图中重建 3D 物体

    本文提出了一种新颖的 3D-RecGAN 方法，使用生成对抗网络从单个任意深度视角重建给定对象的完整三维结构，在高维体素空间中通过结合自动编码器和条件生成对抗网络框架的生成能力恢复物体的准确和细粒度的三维结构。广泛的实验表明，该方法在单视角 3D 物体重建方面明显优于现有技术，且能够重建未被见过的物体类型。

    Aug, 2017