CC3D：基于布局条件生成的组合式 3D 场景
计算机视觉与模式识别
2023-09-12 v2
摘要
在这项工作中，我们介绍了 CC3D，一种条件生成模型，它基于 2D 语义场景布局合成复杂的 3D 场景，并使用单视图图像进行训练。与大多数将适用性局限于对齐单物体的现有 3D GAN 不同，我们专注于通过建模 3D 场景的组合性质来生成含多个物体的复杂场景。通过设计一种基于 2D 布局的 3D 合成方法，并实现具有更强几何归纳偏置的新 3D 场表示，我们构建了一个高效且高质量的 3D GAN，同时允许更可控的生成过程。我们在合成 3D-FRONT 和真实世界 KITTI-360 数据集上的评估表明，与以往工作相比，我们的模型生成了具有更优视觉和几何质量的场景。
引用
@article{arxiv.2303.12074,
title = {CC3D: Layout-Conditioned Generation of Compositional 3D Scenes},
author = {Sherwin Bahmani and Jeong Joon Park and Despoina Paschalidou and Xingguang Yan and Gordon Wetzstein and Leonidas Guibas and Andrea Tagliasacchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.12074},
year = {2023}
}
备注
ICCV 2023; Webpage: https://sherwinbahmani.github.io/cc3d/