論文の概要: Self-supervised Learning for Enhancing Geometrical Modeling in 3D-Aware Generative Adversarial Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.11856v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 04:55:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 17:01:27.943552
• Title: Self-supervised Learning for Enhancing Geometrical Modeling in 3D-Aware Generative Adversarial Network
• Title（参考訳）: 自己教師型学習による3次元認識型生成逆数ネットワークにおける幾何学的モデリングの強化
• Authors: Jiarong Guo, Xiaogang Xu, Hengshuang Zhao
• Abstract要約: 3D-GANは、メッシュの不完全性や穴などの3D幾何学的モデリングにおいて、アーティファクトを示す。 これらの欠点は、主にアノテーション付き3Dデータの可用性が制限されているためである。 本稿では,任意の3D-GANの補助的損失を補うセルフ・スーパーバイザード・ラーニング手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.16520614686877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D-aware Generative Adversarial Networks (3D-GANs) currently exhibit artifacts in their 3D geometrical modeling, such as mesh imperfections and holes. These shortcomings are primarily attributed to the limited availability of annotated 3D data, leading to a constrained "valid latent area" for satisfactory modeling. To address this, we present a Self-Supervised Learning (SSL) technique tailored as an auxiliary loss for any 3D-GAN, designed to improve its 3D geometrical modeling capabilities. Our approach pioneers an inversion technique for 3D-GANs, integrating an encoder that performs adaptive spatially-varying range operations. Utilizing this inversion, we introduce the Cyclic Generative Constraint (CGC), aiming to densify the valid latent space. The CGC operates via augmented local latent vectors that maintain the same geometric form, and it imposes constraints on the cycle path outputs, specifically the generator-encoder-generator sequence. This SSL methodology seamlessly integrates with the inherent GAN loss, ensuring the integrity of pre-existing 3D-GAN architectures without necessitating alterations. We validate our approach with comprehensive experiments across various datasets and architectures, underscoring its efficacy. Our project website: https://3dgan-ssl.github.io
• Abstract（参考訳）: 3D-GAN(Generative Adversarial Networks, 3D-GANs)は現在、メッシュの不完全性や穴などの3D幾何学的モデリングに成果物を展示している。 これらの欠点は、主に注釈付き3dデータの可用性が限られているため、十分なモデリングのために制限された「有価な潜在領域」に繋がる。 これを解決するために,3次元幾何学的モデリング能力を改善するために設計された任意の3次元GANに対して補助的損失として調整された自己監督学習(SSL)技術を提案する。 提案手法は,適応的な空間変動範囲演算を行うエンコーダを組み込んだ3D-GANのインバージョン手法である。 この反転を利用して,有効な潜在空間の密度化を目的とした循環生成制約(cgc)を導入する。 CGCは、同じ幾何学形式を保持する拡張局所潜在ベクトルを介して動作し、サイクルパス出力、特にジェネレータ-エンコーダ-ジェネレータシーケンスに制約を課す。 このSSL方法論は、固有のGAN損失とシームレスに統合し、変更を必要とせずに既存の3D-GANアーキテクチャの整合性を保証する。 さまざまなデータセットやアーキテクチャにわたる包括的な実験でアプローチを検証することで,その効果を実証する。 プロジェクトWebサイト: https://3dgan-ssl.github.io

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