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【即将开源】脸书&MPI&港大新研究StyleNeRF:2D图像合成高清3D风格化图!奥利给!
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https://www.zhihu.com/zvideo/1511037125324021760 我们提出了StyleNeRF,这是一种三维感知的生成模型,用于具有高多视图一致性的照片真实感高分辨率图像合成,可以在非结构化二维图像上进行训练。现有的方法要么无法合成具有精细细节的高分辨率图像,要么产生明显的3D不一致伪影。此外,它们中的许多缺乏对样式属性和显式3D相机姿势的控制。StyleNeRF将neural radiance field(NeRF)集成到基于样式的生成器中,以解决上述挑战,即提高渲染效率和高分辨率图像生成的3D一致性。我们执行体绘制只是为了生成一个低分辨率的特征图,并逐步应用二维上采样来解决第一个问题。为了缓解二维上采样带来的不一致性,我们提出了多种设计,包括更好的上采样器和新的正则化损耗。通过这些设计,StyleNeRF可以以交互速率合成高分辨率图像,同时保持高质量的3D一致性。StyleNeRF还可以控制相机姿势和不同级别的样式,这可以概括为看不见的视图。它还支持具有挑战性的任务,包括放大和缩小、风格混合、反转和语义编辑。 主页链接:https://jiataogu.me/style_nerf/ 论文链接:https://arxiv.org/abs/2110.08985
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