論文の概要: 3D GANs and Latent Space: A comprehensive survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03932v1
• Date: Sat, 8 Apr 2023 06:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-11 18:52:19.846874
• Title: 3D GANs and Latent Space: A comprehensive survey
• Title（参考訳）: 3D GANとラテントスペース:総合的な調査
• Authors: Satya Pratheek Tata, Subhankar Mishra
• Abstract要約: 3D GANは、3D再構成、ポイントクラウド再構成、および3Dセマンティックシーン補完に使用される新しいタイプの生成モデルである。 雑音の分布の選択は、遅延空間を表すため重要である。 本研究は,潜伏空間と3D GANを探索し,複数のGAN変種と訓練方法を調べ,3D GAN訓練の改善に関する洞察を得るとともに,今後の研究の方向性を示唆するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative Adversarial Networks (GANs) have emerged as a significant player in generative modeling by mapping lower-dimensional random noise to higher-dimensional spaces. These networks have been used to generate high-resolution images and 3D objects. The efficient modeling of 3D objects and human faces is crucial in the development process of 3D graphical environments such as games or simulations. 3D GANs are a new type of generative model used for 3D reconstruction, point cloud reconstruction, and 3D semantic scene completion. The choice of distribution for noise is critical as it represents the latent space. Understanding a GAN's latent space is essential for fine-tuning the generated samples, as demonstrated by the morphing of semantically meaningful parts of images. In this work, we explore the latent space and 3D GANs, examine several GAN variants and training methods to gain insights into improving 3D GAN training, and suggest potential future directions for further research.
• Abstract（参考訳）: generative adversarial networks (gans) は、低次元ランダムノイズを高次元空間にマッピングすることで生成モデリングにおいて重要なプレイヤーとして現れた。 これらのネットワークは高解像度の画像や3dオブジェクトを生成するのに使われている。 3Dオブジェクトと人間の顔の効率的なモデリングは、ゲームやシミュレーションのような3Dグラフィカル環境の開発プロセスにおいて重要である。 3D GANは、3D再構成、ポイントクラウド再構成、および3Dセマンティックシーン補完に使用される新しいタイプの生成モデルである。 雑音に対する分布の選択は、潜在空間を表すものとして重要である。 GANの潜伏空間を理解することは、画像の意味論的意味のある部分の変形によって示されるように、生成されたサンプルを微調整するために不可欠である。 本研究は,潜伏空間と3D GANを探索し,複数のGAN変種と訓練方法を調べ,3D GAN訓練の改善に関する洞察を得るとともに,今後の研究の方向性を提案する。

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