175880HoloGAN: 从自然图像中无监督学习3D表示0Thu Nguyen-Phuoc 1 Chuan Li 2 Lucas Theis 3 Christian Richardt 1 Yong-Liang Yang 101 巴斯大学 2 Lambda实验室 3 推特0图1. HoloGAN学习...
”无监督学习 HoloGAN 3D表示 生成模型 自然图像“ 的搜索结果
1516解开3D：从单目图像学习具有解纠缠几何和外观的三维生成模型Ayush Tewari1，2 Mallikarjun B R1 Xingang Pan1 Ohad Fried3Maneesh Agrawala4 Christian Theobalt11马克...摘要从单色图像的数据集学习3D生成模型使得
1三维可控图像合成生成模型的无监督学习Yiyi Liao1，2，Katja Schwarz1，2，Lars Mescheder1，2，3，† Andreas Geiger1，21马克斯·普朗克智能系统研究所，图宾根2图宾根大学3亚马逊，图宾根{firstname.lastname}@ ...
1从野外图像中无监督学习可能对称的可变形3D训练阶段吴尚哲Christian Rupprecht Andrea Vedaldi视觉几何组，牛津{szwu，chrisr，vedaldi}@ robots.ox.ac.uk测试阶段仅单个...：从野外图像中无监督学习3D可变形对象...
本文作者：3D视觉工坊@HT | 来源：3D视觉工坊论文题目：《HyperNeRFGAN: Hypernetwork approach to 3D NeRF GAN》作者机构：Jagiellonian University (雅盖隆大学)，波兰论文链接：...
https://lolnerf.github.io摘要我们提出了一种基于神经辐射场学习生成3D模型的方法，该方法仅从每个对象的单个视图的虽然生成现实主义图像不再是困难的任务，但是产生对应的3D结构使得它们可以从不同的视图渲染是不...
184400GIRAFFE HD：一种高分辨率的3D感知生成模型0Yang Xue 1 Yuheng Li 2 Krishna Kumar Singh 3 Yong Jae Lee 201 UC Davis 2 UW–Madison 3 Adobe Research0GIRAFFE0GIRAFFE HD0（我们的）...
100231个2个InSeGAN：一种生成式深度图像Anoop Cherian1Goncalo Dias Pais2∠Siddarth Jain1T im K.Marks1AlanSullivan11Mitsubishi Electric Research Labs（MERL），Cambridge，MA2Instituto SuperiorTe´ cnico，...
10418ViewNet：基于条件生成的无监督视点估计Octave Mariotti Oisin Mac Aodha Hakan Bilen爱丁堡groups.inf.ed.ac.uk/vico/ViewNet摘要在没有监督的情况下理解3D世界目前是计算机视觉中的一个主要挑战，因为在这种...
非结构化（和视图受限）自然图像的深度和散焦效果的无监督学习。（a）在训练期间，我们仅使用非结构化的单个自然图像的集合，并且不使用任何监督（例如，地面实况深度、多视图图像对、散焦监督或预训练模型）。(b)...
zhoubin} @ buaa.edu.cn{ yuxgu，xtong} @ microsoft.com摘要我们提出了一种用于创建3D室内场景的方法，该方法具有从从不同未知场景捕获的语义分割的深度图像的集合学习的生成模型。给定具有指定大小的房间，我们的...
panpan.pp} @ [email protected]摘要3D感知图像合成旨在通过学习3D表示来从多个视图生成对象的图像。然而，一个关键的挑战仍然存在：现有的方法缺乏几何约束，因此通常不能生成多视图一致的图像。...
1基于3D模拟-对比学习的邓宇*1、2杨蛟龙2陈冬2方文2童昕21清华大学2微软亚洲研究院{t-yudeng，jiaoyan，doch，fangwen，xtong}@ microsoft.com{zi}生成的图像姿势表达式照明偏航：+15° 俯仰：+5°偏航：-15°俯仰-5...
1从图像集合中进行自监督视点学习Siva Karthik Mustikovela1，2万 Varun Jampani1 Shalini De Mello1Sifei Liu1 Umar Iqbal1 Carsten Rother2 Jan Kautz11NVIDIA2海德堡大学{siva.mustikovela，carsten.rother}@ iwr...
我们提出的框架StyleSDF在仅训练单视图RGB图像的情况下，学习联合生成高分辨率、3D一致的图像（顶部行）以及用SDF表示的详细视图一致的几何形状（底部行）。0摘要0我们引入了一种高分辨率、3D一致的图像和形状生成...
18430通过学习结构和纹理表示实现3D感知图像合成徐英豪1彭思达2杨策源1沈 玉军3周 伯磊11香港中文大学2浙江大学3字节跳动有限公司{xy119，yc019，bzhou} @ [email protected]@zju.edu....
106730GRAM：用于三维感知图像生成的生成辐射流流形0Yu Deng * 1, 2 Jiaolong Yang 2 Jianfeng Xiang � 3, 2 Xin Tong 201清华大学2微软亚洲研究院3中国科学技术大学0{t-yudeng,jiaoyan,v-jxiang,...
1局部辐射场无约束场景生成1Miguel Angel Bautista1 Nitish Srivastava1 Graham W.Joshua M. Susskind11苹果2圭尔夫大学3病媒研究所https://apple.github.io/ml-gsn/图1：从我们学习的先验中采样的场景，从包含各种...
本文提出了一个辐射场的生成模型，该模型已被证明在单一场景的新型视图合成中是成功的。与基于体素的表征相比，辐射场并不局限于三维空间的粗略离散，而是允许分解相机和场景属性，同时在重建模糊性的情况下优雅地...
首先，将源脸和目标脸用psp编码器投影到the latent space of a 3D-aware generative model。其实就是经过pseudo-multi-view optimization strategy训练的类似StyleGAN的潜空间。（训练的是编码网络）
Pix2NeRF概述：我们提出了一种对场景的神经表示进行无监督学习的方法，共享一个共同的姿势先验。在测试时，Pix2NeRF从输入图像中解开姿势和内容，并呈现内容的新视图顶部：π-GAN在没有姿势监督的数据集上训练下图...
14083GAN控制：显式可控GANAlonShoshan Nada vBhonk er IgorKviatko vsk yGe´ rardMedioni亚马逊{alonshos，nadavb，kviat，medioni} @ ...摘要我们提出了一个训练GAN的框架，对生成的面部图像进行显式控制 我们能够
给定一幅描绘跨越150个类别的任何（分割）对象的输入图像，该统一重建模型可以推断其3D形状。摘要我们的工作学习了一个统一的模型，从数百个语义类别的对象的单视图三维重建。作为直接3D监督的可扩展替代方案，我们...
将图像投影到这些3D感知GAN的潜在空间中比2D GAN反演具有天然优势：它不仅允许投影图像的多视图一致编辑，而且当仅给出单个图像时，它还允许3D重建和新颖的视图合成。然而，显式视点控制是3D GAN反演过程中的
作为计算机视觉领域三大顶会之一，ICCV2019目前已公布了所有接收论文ID（会议接收论文1077篇，总提交4303篇，25%的接收率），相关报道：1077篇！ICCV2019接收结果公布，你中了吗？ 此前我们也对CVPR2019的论文做了...
作者 | Austin Kodra编译 | 夕颜出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）【导读】随着神经网络架构、深度学习和机器学习研究的快速发展，同时硬...
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