Jun, 2020

GramGAN:基于深度学习的从2D样例生成3D纹理

TL;DR本文提出了一种新颖的纹理合成框架,可以根据2D示例图像生成无限高质量的3D纹理,通过训练深度神经网络模型进行纹理生成,其中采用了结合样式迁移和生成对抗网络思想的新型损失函数,将分析网络深度特征的Gram矩阵与合成网络匹配,同时还提出了两种架构概念和外推策略以提高泛化性能,并通过定量和定性评估以及用户研究证实了其胜于先前最先进模型的性能。