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CVPR2022 | UIUC&腾讯&清华提出FENeRF : Face Editing in Neural Radiance Fields
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https://www.youtube.com/watch?v=4VEh-ApxP8I https://arxiv.org/abs/2111.15490 CVPR2022整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo 以前的人像图像生成方法大致分为两类:2D GANs 和 3D-aware GANs。 2D GAN 可以生成高保真人像,但视图一致性较低。 3D 感知 GAN 方法可以保持视图一致性,但它们生成的图像不能在本地编辑。为了克服这些限制,我们提出了 FENeRF,这是一个 3D 感知生成器,可以生成视图一致和本地可编辑的肖像图像。我们的方法使用两个解耦的潜在代码在具有共享几何的空间对齐 3D 体积中生成相应的面部语义和纹理。受益于这种底层的 3D 表示,FENeRF 可以联合渲染边界对齐的图像和语义掩码,并使用语义掩码通过 GAN 反转来编辑 3D 体积
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