GANを用いた「3D画像合成」AI手法、発表【CVPR2020】

   

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以下では、画像認識技術のトップ学会であるCVPRにおいて今年発表されたAI論文の中でも、特に筆者が面白いと感じたものを紹介します。テーマはGANです。

3Dデザインをもっと身近に

3Dデザインは高コストな作業です。その作業の軽減のためにさまざまな研究が進んでおり、GANを利用した画像合成モデルはその成果の一つです。しかし、現在のほとんどのモデルは直接2Dの画像を生成するため、 2D領域で動作しており、 3D制御が可能ではありません。

以下の論文は、3D空間と2D画像領域の両方で推論を行うモデルを提案して、3Dでの制御可能な画像合成を実現しました。

論文情報

タイトル:Towards Unsupervised Learning of Generative Models for 3D Controllable Image Synthesis
著者:Yiyi Liao, Katja Schwarz, Lars Mescheder, Andreas Geiger
機関・国:Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme、ドイツ

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