論文の概要: Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.07945v1
• Date: Wed, 15 Dec 2021 08:01:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-16 13:09:25.409503
• Title: Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: 効率的な幾何認識型3次元生成対向ネットワーク
• Authors: Eric R. Chan, Connor Z. Lin, Matthew A. Chan, Koki Nagano, Boxiao Pan, Shalini De Mello, Orazio Gallo, Leonidas Guibas, Jonathan Tremblay, Sameh Khamis, Tero Karras and Gordon Wetzstein
• Abstract要約: 既存の3D GANは計算集約的であるか、3D一貫性のない近似を行う。 本研究では、3D GANの計算効率と画質をこれらの近似に頼らずに改善する。 本稿では,高解像度のマルチビュー一貫性画像だけでなく,高品質な3次元形状をリアルタイムに合成する,表現型ハイブリッド・明示型ネットワークアーキテクチャを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.68436093869381
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised generation of high-quality multi-view-consistent images and 3D shapes using only collections of single-view 2D photographs has been a long-standing challenge. Existing 3D GANs are either compute-intensive or make approximations that are not 3D-consistent; the former limits quality and resolution of the generated images and the latter adversely affects multi-view consistency and shape quality. In this work, we improve the computational efficiency and image quality of 3D GANs without overly relying on these approximations. For this purpose, we introduce an expressive hybrid explicit-implicit network architecture that, together with other design choices, synthesizes not only high-resolution multi-view-consistent images in real time but also produces high-quality 3D geometry. By decoupling feature generation and neural rendering, our framework is able to leverage state-of-the-art 2D CNN generators, such as StyleGAN2, and inherit their efficiency and expressiveness. We demonstrate state-of-the-art 3D-aware synthesis with FFHQ and AFHQ Cats, among other experiments.
• Abstract（参考訳）: シングルビュー2D画像のみを用いた高品質なマルチビュー一貫性画像と3次元形状の教師なし生成は、長年にわたる課題である。 既存の3d ganは計算集約的または3d一貫性のない近似であり、前者は生成した画像の品質と解像度を制限し、後者はマルチビューの一貫性と形状品質に悪影響を及ぼす。 本研究では、3D GANの計算効率と画質をこれらの近似に頼らずに改善する。 そこで本研究では,高解像度なマルチビュー一貫性の画像だけでなく,高画質な3D画像もリアルタイムで合成する,表現型ハイブリッド型明示型ネットワークアーキテクチャを提案する。 特徴生成とニューラルレンダリングを分離することにより、我々のフレームワークはStyleGAN2のような最先端の2D CNNジェネレータを活用し、その効率と表現性を継承することができる。 FFHQとAFHQ Catsによる最先端の3D認識合成を実証する。

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