論文の概要: pi-GAN: Periodic Implicit Generative Adversarial Networks for 3D-Aware Image Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00926v2
• Date: Mon, 5 Apr 2021 23:18:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:46:52.647223
• Title: pi-GAN: Periodic Implicit Generative Adversarial Networks for 3D-Aware Image Synthesis
• Title（参考訳）: pi-GAN:3次元画像合成のための周期的インシシデント・ジェネレータ・ネットワーク
• Authors: Eric R. Chan, Marco Monteiro, Petr Kellnhofer, Jiajun Wu, Gordon Wetzstein
• Abstract要約: 高品質な3D画像合成のための新しい生成モデルである周期的インプリシット生成適応ネットワーク(pi$-GAN または pi-GAN)を提案する。 提案手法は,複数の実・合成データセットを用いた3次元認識画像合成のための最先端結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.51447644809714
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We have witnessed rapid progress on 3D-aware image synthesis, leveraging recent advances in generative visual models and neural rendering. Existing approaches however fall short in two ways: first, they may lack an underlying 3D representation or rely on view-inconsistent rendering, hence synthesizing images that are not multi-view consistent; second, they often depend upon representation network architectures that are not expressive enough, and their results thus lack in image quality. We propose a novel generative model, named Periodic Implicit Generative Adversarial Networks ($\pi$-GAN or pi-GAN), for high-quality 3D-aware image synthesis. $\pi$-GAN leverages neural representations with periodic activation functions and volumetric rendering to represent scenes as view-consistent 3D representations with fine detail. The proposed approach obtains state-of-the-art results for 3D-aware image synthesis with multiple real and synthetic datasets.
• Abstract（参考訳）: 我々は、3d認識画像合成の急速な進歩を目撃し、生成的視覚モデルとニューラルレンダリングの最近の進歩を活用している。 しかし、既存のアプローチは2つの点で不足している: まず、基礎となる3D表現を欠いているか、ビュー一貫性のないレンダリングに依存しているため、マルチビュー一貫性のないイメージを合成する。 高品質な3D画像合成のための新しい生成モデルである周期的インプリシット生成適応ネットワーク(\pi$-GAN または pi-GAN)を提案する。 $\pi$-GANは、周期的なアクティベーション関数とボリュームレンダリングを備えた神経表現を利用して、シーンをビュー一貫性のある3D表現として詳細に表現する。 提案手法は,複数の実データと合成データを用いた3次元認識画像合成の最先端結果を得る。

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