論文の概要: Towards Realistic 3D Embedding via View Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07066v3
• Date: Mon, 24 Apr 2023 12:36:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 01:57:55.932136
• Title: Towards Realistic 3D Embedding via View Alignment
• Title（参考訳）: ビューアライメントによるリアルな3d埋め込みに向けて
• Authors: Changgong Zhang, Fangneng Zhan, Shijian Lu, Feiying Ma and Xuansong Xie
• Abstract要約: 本稿では,3次元モデルを2次元背景画像に現実的に,かつ自動的に埋め込み,新たな画像を構成する,革新的なビューアライメントGAN(VA-GAN)を提案する。 VA-GANはテクスチャジェネレータとディファレンシャルディスクリミネーターで構成され、相互接続され、エンドツーエンドのトレーニングが可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.89445873577063
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in generative adversarial networks (GANs) have achieved great success in automated image composition that generates new images by embedding interested foreground objects into background images automatically. On the other hand, most existing works deal with foreground objects in two-dimensional (2D) images though foreground objects in three-dimensional (3D) models are more flexible with 360-degree view freedom. This paper presents an innovative View Alignment GAN (VA-GAN) that composes new images by embedding 3D models into 2D background images realistically and automatically. VA-GAN consists of a texture generator and a differential discriminator that are inter-connected and end-to-end trainable. The differential discriminator guides to learn geometric transformation from background images so that the composed 3D models can be aligned with the background images with realistic poses and views. The texture generator adopts a novel view encoding mechanism for generating accurate object textures for the 3D models under the estimated views. Extensive experiments over two synthesis tasks (car synthesis with KITTI and pedestrian synthesis with Cityscapes) show that VA-GAN achieves high-fidelity composition qualitatively and quantitatively as compared with state-of-the-art generation methods.
• Abstract（参考訳）: 近年のGAN(Generative Adversarial Network)の進歩は,対象物を自動的に背景画像に埋め込み,新たな画像を生成する自動画像合成において大きな成功を収めている。 一方、既存の作品の多くは2次元(2d)画像で前景オブジェクトを扱うが、3次元(3d)モデルの前景オブジェクトは360度自由度でより柔軟である。 本稿では,3次元モデルを2次元背景画像に現実的に,かつ自動で埋め込み,新たな画像を構成する革新的なビューアライメントGAN(VA-GAN)を提案する。 VA-GANはテクスチャジェネレータと、相互接続およびエンドツーエンドのトレーニングが可能なディファレンシャル・差別化器から構成される。 差分判別器は、背景画像から幾何学的変換を学習し、合成された3次元モデルをリアルなポーズとビューで背景画像と整合させることができる。 テクスチャ生成装置は、推定ビューの下で3次元モデルの正確なオブジェクトテクスチャを生成するための新しいビュー符号化機構を採用する。 2つの合成タスク(KITTIによる自動車合成とCityscapesによる歩行者合成)に対する広範囲な実験により、VA-GANは最先端生成手法と比較して質的かつ定量的に高忠実な合成を実現することが示された。

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