一键生成山川河流,从2D图像中学习生成无限3D场景

为此我们提出了一个原则性的对抗学习框架SceneDreamer,从海量的无标注自然图像中学习生成无界三维场景。该框架包含三个主要模块:1)高效且高表现力的鸟瞰(BEV)三维场景表征;2)学习场景通用表征的生成式神经哈希网格;3)由风格驱动的体积渲染器,并经过对抗学习的方式直接从二维图像中进行训练。上图展示了SceneDreamer...

人脸表情和姿态变化万般丝滑 基于3D人脸动态的图像、视频生成方法

判别器有两个输入,即目标人脸图像的纹理先验分别和生成人脸、目标人脸结合的输入,。损失函数:网络PGFG由三个损失函数进行监督,分别为图像像素间的损失,对抗损失和身份信息损失。需要注意的是,在身份信息损失中,R为预训练的人脸识别模型。网络整体的损失函数为:3实验结果作者分别对人脸视频重定向、视频...

ICCV 2023 | 沉浸式体验3D室内设计装修,基于三维布局可控生成最新...

最后在通过场景清空器来将生成装饰图像恢复到背景图像来构成训练ground-truth。2.1360°条件布局生成器本文的布局生成器本质上是一个条件图像编码器,后跟一个多层感知器(MLP),用于将背景图像映射成360°视图中的一组适当的对象向量。在数学定义上,作者对场景中的每个对象向量使用椭圆位置,椭圆大小,椭圆旋转角度...

自由编辑人脸打光:基于生成模型的三维重光照系统上线

最后,NeRFFaceLighting使用Encoder-For-Editing[7]作为基线模型,使用了一些额外的约束来训练一个编码器,将真实图像编码到生成器的几何与材质隐空间中,再结合PivotalTuningInversion[8]实现真实图像的准确三维重建。在此之后,即可通过给定二阶球谐系数与相机视角的方式,来实现新视角重光照了。Part3效果...

100个深度图像分割算法,纽约大学UCLA等最新综述论文

2.3编码器-解码器和自动编码器模型编码器-解码器模型是一组模型,这些模型通过两级网络将数据点从输入域映射到输出域:编码器(由编码函数表示)将输入压缩到一个潜在空间表示;解码器的目标是预测潜在空间表示的输出。图4一个简单的编码器-解码器模型的结构。2.4生成式对抗网络(GANS)GANs是一种较新的深度...

NeurIPS 2022 | 涨点神器!利用图像辅助三维点云分析的训练新范式

跨模态点云生成器(CMPG)是该工作的核心之一,它的作用是将一个物体的全局特征重建成三维点云(www.e993.com)2024年11月26日。在实验中,它可以仅仅由数个线性层组成。如上图(b)中所示,PointCMT使用预训练的图片网络提取三维物体的全局特征,并送入CMPG中生成原始点云,其中EarthMover’sdistance(EMD)作为损失函数来监督。

一文看尽SOTA生成式模型:9大类别21个模型全回顾!

Dreamfusion使用一个从二维扩散模型的蒸馏中得到的损失取代了CLIP技术,即扩散模型可以作为一个通用的连续优化问题中的损失来生成样本。相比其他方法主要是对像素进行采样,在参数空间的采样比在像素空间的采样要难得多,DreamFusion使用了一个可微的生成器,专注于创建从随机角度渲染图像的三维模型。

CVPR 2022 | 一键解锁微软亚洲研究院计算机视觉领域前沿进展!

而构建基于Transformer的生成器网络,就需要克服在高分辨率图像生成时计算复杂度过高的问题。为此研究员们采用了微软亚洲研究院提出的SwinTransformer作为基本模块,以在计算复杂度和模型表达能力间取得良好的平衡。研究员们还进一步提出了若干改进,使得SwinTransformer可以更好的适配图像生成任务。首先,整个生成器...

谷歌微软争相研究AI绘画:机器想象力逼近人类,可十秒作画

因此,AI绘画也就相当于一个可以逐渐产生像素,进行图像生成的计算机模型。模型是人工智能中的一个概念,我们可以将其通俗地理解为一种从输入到输出的函数。要让这个函数输出我们期待的像素点矩阵,首先需要赋予它很多“参数”,相当于函数中的变量,这些变量涉及绘画中每一笔的位置、形状、颜色,甚至是覆盖关系、笔触组合...

ECCV 2020 亮点摘要|计算机视觉|图像_新浪科技_新浪网

整个模型包含三大组件:卷积神经网络特征提取器,编码器,以及解码器。一张给定图像会先经过特征提取器以获取图像特征。接着,使用不同频率的sin函数生成的位置编码信息会加到图像特征上以维护图像的二维结构信息。得到的新特征会经过Transformer的编码器来整合特征信息并将不同的目标分开来。到了解码阶段,目标查询向量会...