Fugu-MT 論文翻訳(概要): 3D-aware Conditional Image Synthesis

論文の概要: 3D-aware Conditional Image Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08509v2
Date: Mon, 1 May 2023 16:50:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-02 18:35:01.410948
Title: 3D-aware Conditional Image Synthesis
Title（参考訳）: 3D対応条件画像合成
Authors: Kangle Deng, Gengshan Yang, Deva Ramanan, Jun-Yan Zhu
Abstract要約: pix2pix3Dは、可制御光写実画像合成のための3D対応条件生成モデルである。我々は,任意の視点からラベルマップを編集し,それに応じて出力を生成するインタラクティブシステムを構築した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 76.68701564600998
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We propose pix2pix3D, a 3D-aware conditional generative model for controllable photorealistic image synthesis. Given a 2D label map, such as a segmentation or edge map, our model learns to synthesize a corresponding image from different viewpoints. To enable explicit 3D user control, we extend conditional generative models with neural radiance fields. Given widely-available monocular images and label map pairs, our model learns to assign a label to every 3D point in addition to color and density, which enables it to render the image and pixel-aligned label map simultaneously. Finally, we build an interactive system that allows users to edit the label map from any viewpoint and generate outputs accordingly.
Abstract（参考訳）: 制御可能な光実写画像合成のための3D対応条件生成モデルであるpix2pix3Dを提案する。セグメンテーションやエッジマップのような2次元ラベルマップが与えられた場合、我々のモデルは異なる視点から対応する画像を合成することを学ぶ。明示的な3Dユーザ制御を実現するため,ニューラルレイディアンスフィールドを用いた条件付き生成モデルを拡張した。広範に使用可能な単眼画像とラベルマップペアから,カラーと密度に加えて,各3dポイントにラベルを割り当てることを学び,画像と画素対応ラベルマップを同時にレンダリングする。最後に,任意の視点からラベルマップを編集し,それに応じて出力を生成するインタラクティブシステムを構築した。

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