国产高清精品二区神经网罗的骨干为显式示意
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国产高清精品二区神经网罗的骨干为显式示意

发布日期:2022-09-23 07:10    点击次数:151

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本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请相干出处。

2D图片变3D,还能给出3D几何数据?

英伟达和斯坦福大学统一推出的这个GAN,简直刷新了3D GAN的新高度。

何况生成画质也更高,视角苟且摇,面部都莫得变形。

与往日传统的步调比较,它在速率上能快出7倍,而占用的内存却不到其十六分之一。

最强横的莫过于还可给出3D几何数据,像这些石像后果,便是凭据提炼的位置信息再渲染而得回的。

致使还能及时交互裁剪。

该框架也曾发布,就在推特上迷惑了大批网友围观,点赞量高达600+。

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奈何样?是不是再次刷新你对2D升3D的假想了?

显隐混杂+双重鉴识

事实上,只用一张单视角2D相片生成3D后果,此前已经有好多模子框架不错已毕。

然则它们要么需要筹划量杰出大,要么给出的类似值与真确的3D后果不一致。

这就导致生成的后果会出现画质低、变形等问题。

为了贬责以上的问题,参议人员漠视了一种显隐混杂神经网罗架构 (hybrid explicit-implicit network architecture)。

这种步调不错绕过筹划上的吊销,还能不外分依赖对图像的上采样。

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从对比中不错看出, 裸体纯隐式神经网罗(如NeRF)使用带有位置编码(PE)的全都勾通层(FC)来示意场景,会导致细则位置的速率很慢。

纯显式神经网罗混杂了袖珍隐式解码器的框架,固然速率更快,然则却不成保证高分辨率的输出后果。

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而英伟达和斯坦福大学漠视的这个新步调EG3D,就将显式和隐式的示意优点结合在了一道。

它主要包括一个以StyleGAN2为基础的特征生成器和映射网罗,一个轻量级的特征解码器,一个神经渲染模块、一个超分辨率模块和一个不错双重识别位置的StyleGAN2鉴识器。

其中,神经网罗的骨干为显式示意,它大要输出3D坐标;解码器部分则为隐式示意。

与典型的多层感知机制比较,国产精品无码该步调在速率上可快出7倍,而占用的内存却不到其十六分之一。

与此同期,该步调还罗致了StyleGAN2的特点,比如后果精良的隐空间(latent space)。

比如,在数据集FFHQ中插值后,EG3D的施展杰出nice:

该步调使用中瓜分辨率(128 x 128)进行渲染,再用2D图像空间卷积来提高最终输出的分辨率和图像质料。

这种双重鉴识,不错确保最终输出图像和渲染输出的一致性,从而幸免在不同视图下由于卷积层不一致而产生的问题。

△两图中左半边为最终输出后果,右半边为渲染输出

而莫得使用双重鉴识的步调,在嘴角这种细节上就会出现一些误解。

△左图未使用双重鉴识;右图为EG3D步调后果

数据上,与此前步调对比,EG3D步调在256分辨率、512分辨率下的距离得分(FID)、识别一致性(ID)、深度准确性和姿态准确性上,施展都更好。

<span><span><span><i style=最新3D GAN可生成三维几何数据了!模子速率普及7倍 | 英伟达&斯坦福"> 团队先容

此项参议由英伟达和斯坦福大学共同完成。

共覆没作共有4位,辞别是:Eric R. Chan、Connor Z. Lin、Matthew A. Chan、Koki Nagano。

其中,Eric R. Chan是斯坦福大学的一位博士参议生,此前曾参与过一些2D图像变3D的步调,比如pi-GAN。

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Connor Z. Lin是斯坦福大学的一位正在读博二的参议生,本科和硕士均就读于卡内基梅隆大学,参议方针为筹划机图形学、深度学习等。

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Matthew A. Chan则是一位参议助理,以上三人均来自斯坦福大学筹划机成像履行室(Computational Imaging Lab)。

Koki Nagano当今赴任于英伟达,担任高档参议员,参议方针为筹划机图形学,本科毕业于东京大学。

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论文地址: https://arxiv.org/abs/2112.07945

 

 



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