3d-aware image synthesis | BriefGPT

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ArtNeRF: 一种用于 3D 感知的卡通化人脸合成的风格化神经场
ArtNeRF 是一种从三维感知生成对抗网络 (GAN) 派生的新型人脸风格化框架，通过利用表达能力强的生成器合成风格化人脸，并利用三分支鉴别器模块改善生成的人脸的视觉质量和风格一致性，通过对比学习实现一个基于风格编码器来提取风格图像的稳健
PDF3 months ago
WildFusion：学习视角空间中的三维感知潜空扩散模型
基于视图空间和潜在扩散模型的 3D 感知图像合成方法，通过压缩潜在表示学习图像的 3D 结构，实现高质量的 3D-consistent 图像合成，无需多视角或 3D 几何的直接监督，不依赖于规范化的相机坐标。
PDF7 months ago
使用模块化代码库进行三维感知图像合成的基准测试和分析
通过将神经辐射场引入生成对抗网络的生成器中，采用模块化的生成过程并独立开发和替换每个模块的方法，对 3D-aware 图像合成的多种方法进行了研究和评估并发布了实现代码和模型，进而深化了我们对现有方法的理解和指出了进一步的研究方向。
PDFa year ago
单级扩散 NeRF：一种统一的三维生成和重建方法
本文提出了一种称为 SSDNeRF 的新方法，它使用表达能力强的 Diffusion Model 从多视图图像中学习神经辐射场（NeRF）的可推广先验，实现 3D 重建和先验学习的同时，证明了该方法在无条件生成和单 / 稀疏视图 3D 重建
PDFa year ago
CVPR利用未知姿态分布学习三维感知图像合成
本文提出了一种名为 PoF3D 的方法，通过自动学习真实姿态分布，使生成辐射场摆脱了先前在训练集上预估的 3D 姿态分布的先验要求，同时使用 pose-aware 辨别器，并通过对抗训练的方式进行学习，从而实现了不使用 3D 姿态先验条件下
PDFa year ago
类连续条件生成神经辐射场
提出了一种新颖的模型 C^3G-NeRF，可以合成具有条件操纵的照片逼真，三维一致图像，在三个图像数据集上进行评估，并表现出强大的三维一致性和平滑的插值。
PDF2 years ago
DisCoScene: 控制性空间解耦生成光辐射场用于三维感知场景合成
本研究针对现有 3D 感知图像合成的方法过于依赖单一范式物体生成，无法胜任包含多种物体的复杂场景的问题，提出了 DisCoScene：一种适用于高质量、可控的场景合成的 3D 感知生成模型。
PDF2 years ago
动态人脸渲染的可控辐射场
在这篇论文中，我们提出了一种可控辐射场，该场可在保证三维感知性的同时，显式地控制非刚性运动产生的面部动态的生成模型合成。
PDF2 years ago
CVPR多视角一致性生成对抗网络用于 3D 感知图像合成
提出了一种基于多视角一致性生成对抗网络（MVCGAN）的高质量 3D 感知图像综合方法，采用几何约束技术，利用深度和相机变换矩阵等信息实现多视角联合优化，同时采用两阶段训练策略和混合训练技术提高模型的生成图像质量，实验结果表明，本方法达到了
PDF2 years ago
Pix2NeRF: 单图像生成神经辐射场的无监督有条件 π-GAN
本文提出了一种基于神经辐射场的管线，能够生成特定类别物件或场景的 NeRF，并能够利用自动编码器构建无监督的 3D 感知图像合成模型，特别是能够基于单张图像进行物体视角的生成。
PDF2 years ago
基于生成式占位场的三维表面感知图像合成
本文提出了一种名为 GOF 的新模型，它基于生成亮度场，可以在不妨碍其训练收敛的情况下学习紧凑的物体表面。GOF 的关键在于从亮度场的累积渲染到只以表面点为基础的渲染的特定转换。通过对多个数据集的全面实验，我们证明了 GOF 可以生成具有
PDF3 years ago
CIPS-3D: 基于条件独立像素合成的 3D 感知 GAN 生成器
本文介绍了 CIPS-3D，一个基于 StyleGAN 和 NeRF 的生成器，它能够生成具有 3D 感知能力的高品质图像。该生成器避免了空间卷积或上采样，通过深度内隐神经表示网络合成每个像素值，并通过辅助鉴别器解决了镜像对称问题。在单视
PDF3 years ago
pi-GAN：周期性隐式生成对抗网络用于三维感知图像合成
使用周期性激活函数和体积渲染的神经表示，提出了一种新的生成模型，命名为周期性隐式生成对抗网络，用于高质量的 3D 感知图像合成，其能够表示多视角一致的 3D 场景，并在多个真实和合成数据集上获得了最先进的结果。
PDF4 years ago