古典人像秒变3D,视角还能随意切,华为&上交联手出品( 二 )
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出现这样的问题 , 是因为NeRF网络输入的坐标就有存在镜像对称 。
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比如图中a、c两点的坐标就是完全镜像对称的关系 。
这对于生成完全对称的物体而言没什么问题 。
但是放在只给侧面角度的人像上来说 , 可能就是一场灾难 。
为此 , 研究人员在神经网络中添加了一个(discriminator) , 让它来辅助鉴别这种问题 。
最后结果表明 , 与其他可生成3D人像的方法相比 , FID、KID值明显降低 , 这两个值越低意味着生成图像质量越好 。
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值得一提的是 , 该论文通讯作者为 。
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2010-2015年于美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院担任研究科学家 。
发表文章约550余篇 , 包括250+IEEETPAMI、IJCV、CVPR/ICCV/ECCV、NeurIPS等国际顶级期刊和会议 。
2018年加入华为云 , 研究主要方向为计算机视觉、自然语言处理和语音交互 。
华为博士、上海交通大学教授也参与了此次研究 。
谢凌曦 , 本科博士均毕业于清华大学计算机专业 , 专长计算机视觉、自动机器学习 。 目前为华为高级研究员 。
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倪冰冰 , 现为上海交通大学电子系特别研究员/长聘教轨副教授 , 博士生导师 。
本科毕业于上海交通大学电子工程系 , 之后赴新加坡国立大学攻读博士 。
博士期间 , 先后在微软亚洲研究院和谷歌公司美国总部工作 , 担任算法科学家 。
2010-2015年于美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院担任研究科学家 。
研究方向为计算机视觉、机器学习等 。
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本项研究已经由论文一作(上海交通大学)上传至其GitHub主页 , 感兴趣的童鞋可以前去围观~
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论文地址:
GitHub地址:
—完—
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