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approfondimento - 3D 이미지 합성
실제 이미지에서 템플릿 특징 필드를 학습하여 3D 인식 GAN 모델 구축하기
실제 이미지에서 템플릿 특징 필드를 학습하여 3D 인식 GAN 모델을 구축할 수 있다. 이를 통해 카메라 자세 정보가 없는 실제 이미지에서도 완전한 3D 형상을 학습할 수 있다.
고품질 360도 전신 합성을 위한 안정적인 3D 모델 SphereHead
SphereHead는 기존 방식의 한계를 극복하고 고품질의 360도 전신 합성을 달성하였다. 구형 좌표계 기반의 새로운 삼중 평면 표현과 뷰-이미지 일관성 손실 함수를 도입하여 거울 얼굴 및 다중 얼굴 아티팩트를 효과적으로 해결하였다.
단일 이미지에서 일관성 있는 3D 뷰 합성을 위한 기하학 기반 확산 모델
단일 이미지에서 기하학적 제약을 활용하여 일관성 있는 3D 뷰를 합성하는 새로운 생성 프레임워크를 제안한다.
단일 이미지에서 일관성 있는 3D 뷰 합성을 위한 기하학 기반 확산 모델
단일 이미지에서 기하학적 제약을 활용하여 일관성 있는 3D 뷰를 합성하는 새로운 생성 프레임워크를 제안한다.
단일 이미지에서 일관된 3D 뷰 합성을 위한 기하학 기반 확산 모델
단일 이미지에서 기하학적으로 일관된 다양한 뷰의 3D 이미지를 효율적으로 합성하는 새로운 프레임워크를 제안한다.
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