ECCVJul, 2022

将可控 NeRF-GAN 的 3D 感知注入 StyleGAN，用于可编辑的肖像图像合成

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TL;DR通过引入 SURF-GAN 和将其先验注入 StyleGAN，提出了一种新的三维可控生成器，可进行人像生成的明确姿态控制。
2d gans3d-aware ganssemantic attributes3d-controllable styleganportrait generation
发现论文，激发创造
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    Mar, 2022

  • 3D-FM GAN: 面部三维可控制变化

    提出了一种新的 3D 可控脸部操作方法：3D-FM GAN，通过将输入脸部图像和 3D 编辑的真实渲染相结合，可以提供高质量、身份保留、3D 可控的脸部操作，相较于现有技术，具有更好的可编辑性、更强的身份保护和更高的照片逼真度。

    Aug, 2022

  • 面向无监督学习的生成模型，用于三维可控图像合成

    该研究探索了使用生成对抗网络在三维空间中进行图像合成的可能性，并提出了一种无监督的方法，可从原始图像中解开简单场景的隐含三维因素。与纯二维基线相比，该方法允许合成与视角或物体姿势变化一致的场景，可用于实现 3D 可控图像合成，生成具有可解释性的表示形式。

    Dec, 2019

  • 3D-SSGAN: 二维语义向三维感知组合肖像合成

    3D-SSGAN 是一个新颖的 3D 感知合成肖像图像的框架，通过提供细粒度的部件级控制，并保持 3D 视图的一致性，在合成肖像图像的同时实现了清晰的人脸区域解缠，其通过引入一个基于深度引导的 2D 到 3D 映射模块和一个具有新颖的 3D 感知语义掩码渲染器的体积渲染器来生成合成的人脸特征和相应的掩码，并通过区分真实和合成的 2D 图像和语义掩码的方式进行端到端的训练，定量和定性评估证明了 3D-SSGAN 在可控的部件级合成和保持 3D 视图一致性方面的优越性。

    Jan, 2024

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    Apr, 2023

  • MOST-GAN: 用于解耦脸部图像操作的 3D 可塑造风格 GAN

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    Nov, 2021

  • GAN-Control: 明确可控的 GANs

    我们提出了一个具有明确控制 GAN 生成的图像的框架，借助于对抗性训练（GANs）、明确控制的潜在空间以及对人类的符号解释模型进行了对生成图像的控制，可扩展到人类脸谱以外的领域，实现了身份、年龄、姿态、表情、头发色彩和光照方面的控制，并且在画像和狗图像生成的领域中都展示了控制能力，同时表现出优良的定量和定性性能。

    Jan, 2021

  • SofGAN：一种具有动态风格的肖像图像生成器

    提出了一种 SofGAN 图像生成器来将肖像的潜在空间分解为几何空间和纹理空间，在经过一系列实验后，展示了该系统可以生成具有对几何和纹理属性具有独立可控性的高质量肖像图像。

    Jul, 2020

  • FreeStyleGAN：利用相机流形进行自由视角编辑的头像渲染

    本文提出了利用 GAN 进行 3D 重建，并引入了 GAN 相机流形的概念，通过精准的相机控制，实现了真正自由视点的渲染，在输入少量的照片的同时具有明显的语义控制能力。

    Sep, 2021

  • 使用姿态优化的 3D GAN 反演

    本研究提出了一种通用的 3D GAN 反演方法，可以同时计算相机视角和潜变量代码，从而实现多视角一致的语义图像编辑。其关键在于利用预训练的估算器用于更好的初始化，并利用从 NeRF 参数计算的像素深度来更好地重构给定的图像。

    Oct, 2022