Rank3DGAN：基于相对属性的语义网格生成
计算机视觉与模式识别
2019-05-29 v2
摘要
本文研究利用生成对抗网络根据语义属性进行3D形状生成的新问题。近期工作将3D形状映射到2D参数域，从而能够训练生成对抗网络(GANs)用于3D形状生成任务。我们将这些架构扩展到条件设定，根据用户定义的主观属性生成3D形状。给定3D形状的两两比较，我们的模型执行两项任务：学习具有受控潜空间的生成模型，以及基于2D多图表表示对3D形状学习排序函数。该模型的能力在HumanShape、Basel Face Model和重建的3D CUB数据集上的实验得到展示。我们还呈现了受益于该模型的各种应用，如多属性探索、网格编辑和网格属性迁移。
引用
@article{arxiv.1905.10257,
title = {Rank3DGAN: Semantic mesh generation using relative attributes},
author = {Yassir Saquil and Qun-Ce Xu and Yong-Liang Yang and Peter Hall},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.10257},
year = {2019}
}