VolumeGAN:通过学习结构和纹理表示的3D感知图像合成

涛涛CV

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 · 2022-01-20

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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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