論文の概要: 3DHumanGAN: Towards Photo-Realistic 3D-Aware Human Image Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07378v1
• Date: Wed, 14 Dec 2022 17:59:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-15 14:16:51.004351
• Title: 3DHumanGAN: Towards Photo-Realistic 3D-Aware Human Image Generation
• Title（参考訳）: 3DHumanGAN:フォトリアリスティックな3D画像生成を目指して
• Authors: Zhuoqian Yang, Shikai Li, Wayne Wu, Bo Dai
• Abstract要約: 3DHumanGAN(3D-Aware Generative Adversarial Network, GAN)は, 視角と体位置の異なる一貫した外見を持つフルボディヒトの画像を合成する3DHumanGANを提案する。 我々のモデルは、手動のアノテーションが不要なWeb画像の集合から逆向きに学習されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.60140183018457
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present 3DHumanGAN, a 3D-aware generative adversarial network (GAN) that synthesizes images of full-body humans with consistent appearances under different view-angles and body-poses. To tackle the representational and computational challenges in synthesizing the articulated structure of human bodies, we propose a novel generator architecture in which a 2D convolutional backbone is modulated by a 3D pose mapping network. The 3D pose mapping network is formulated as a renderable implicit function conditioned on a posed 3D human mesh. This design has several merits: i) it allows us to harness the power of 2D GANs to generate photo-realistic images; ii) it generates consistent images under varying view-angles and specifiable poses; iii) the model can benefit from the 3D human prior. Our model is adversarially learned from a collection of web images needless of manual annotation.
• Abstract（参考訳）: 3DHumanGAN(3D-Aware Generative Adversarial Network, GAN)は, 視角と体位置の異なる一貫した外観で全身の人間の画像を合成する。 人体の調音構造を合成する上での表現的および計算的課題に対処するために,3次元ポーズマッピングネットワークによって2次元畳み込みバックボーンを変調する新しいジェネレータアーキテクチャを提案する。 3Dポーズマッピングネットワークは、3D人間のメッシュ上に条件付けられたレンダリング可能な暗黙の関数として定式化される。 このデザインにはいくつかのメリットがあります i)2D GANのパワーを利用して写真リアル画像を生成することができる。 二 異なる視角及び特異なポーズの下で一貫した画像を生成すること。 三 モデルは、先行する3D人間の恩恵を受けることができる。 我々のモデルは、手動のアノテーションが不要なWeb画像の集合から逆向きに学習されている。

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