Jun, 2024

SYM3D：学习对称三视平面提升 GAN 的三维感知能力

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TL;DR提出了 SYM3D，一种新颖的 3D-aware GAN，通过利用自然和人造物体中普遍存在的反射对称结构，结合提出的视角感知空间注意机制来学习三维表示，从而在只使用单视图图像进行训练时捕捉详细的几何和纹理，同时证明了在文本到三维任务中利用对称性正则化有助于减少模型中的伪影。
3d-aware gansmulti-view imagessym3dreflectional symmetry structuresymmetry regularization
发现论文，激发创造
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    Apr, 2022

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    Jan, 2024

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    Apr, 2024

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    使用单视角 2D 照片集合进行高质量多视角一致的图片和 3D 形状的非监督生成一直是一个难题，本文提出了一种混合显式 - 隐式网络架构，用于提高 3D GANs 的计算效率和图像质量，实现了高分辨率实时多视角一致的图像合成，同时产生高质量的 3D 几何体。

    Dec, 2021

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    Apr, 2024

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    Oct, 2022

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    提出一种名为 BallGAN 的 3D 感知 GAN 框架，通过近似背景为球面并将场景表示为背景内的前景和薄球形背景的并集的方法，减少背景领域中的自由度，以解决现有方法存在的 3D 几何不自然与训练不稳定的问题，从而实现更合理的 3D 几何和更好的图像一致性和保真度。

    Jan, 2023

  • 2D GANs 遇见无监督单视角 3D 重建

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    Jul, 2022

  • ImageNet 的 3D 生成

    本文提出了一种基于 3D GAN 的 3D 生成器，采用了不同于以往的数据假设、深度框架和相机模型，在多样化数据集（如 ImageNet）上取得了优于现有技术的纹理和几何质量的结果。

    Mar, 2023