VolumeGAN：通过学习结构和纹理表示的3D感知图像合成

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VolumeGAN：通过学习结构和纹理表示的3D感知图像合成

本文旨在实现高保真的三维感知图像合成。我们提出了一个新的框架，称为VolumeGAN，通过明确学习结构表示和纹理表示来合成不同摄像机视图下的图像。我们首先学习一个表示底层结构的特征体，然后使用类NeRF模型将其转换为特征场。特征场进一步累积到2D特征图中作为纹理表示，然后是用于外观合成的神经渲染器。这种设计能够独立控制形状和外观。在大量数据集上的大量实验表明，与以前的方法相比，我们的方法实现了足够高的图像质量和更好的三维控制。

结果：

VolumeGAN实现了对结构（形状）和纹理（外观）的独立控制。

我们的VolumeGAN和现有备选方案之间的定性比较。

包括一个演示视频，它显示了不同摄像机视图的更多结果。从视频中，我们可以看到VolumeGAN实现的连续3D控制。

代码链接:

https://github.com/genforce/VolumegAN

论文链接:

https://arxiv.org/abs/2112.10759

项目主页:

https://github.com/genforce/VolumegAN

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笔记：

《智能革命》《人工智能》《AI•未来》《好好赚钱》《韭菜的自我修养》读书笔记

行业： 

服务机器人公司，机器视觉公司，自动驾驶公司，ADAS公司总结， 

SLAM：

Vslam方案+源码，语义SLAM与深度相机，SLAM和导航避障，视觉SLAM总结

秦学英《三维物体的识别与跟踪》，章国锋《视觉SLAM》，申抒含《基于图像的三维建模》，姜翰青《RGB -D SLAM》记录笔记

视觉SLAM的建图课件3，课件2，课件1

总结：

10年机器视觉网站，5年人工智能网站，

2019经历总结，2018视觉总结

机器视觉：

机器视觉基本概念笔记，记录五，记录四，记录三，记录二，记录一

双目视觉和激光传感器对目标物体的三维重建技术

图像处理：

图像处理基本概念笔记，记录八，记录七，记录六 ，记录五，记录四 ，记录三，记录二 ，记录二，记录一

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