对3D-Aware GAN方向的研究

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对3D-Aware GAN方向的研究

[CVPR2022] StyleSDF: High-Resolution 3D-Consistent Image and Geometry Generation

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最近看了不少论文,大致了解了一下3D-aware GAN的发展,这篇感觉比较有意思,拿来写一写Introduction3D-aware GAN可以生成连续视图的图像,但是分辨率往往不高,因为NeRF结构的限制,高分辨率图像的生成需要很大的计算成本。而StyleGAN作为高分辨率2D图像生成中极为先进

[arXiv] Pivotal Tuning for Latent-based Editing of Real Images

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基于优化的,更新StyleGAN参数的反演方法

[ArXiv] A Simple Baseline for StyleGAN Inversion

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对pSp进行了改进,找到了一个网络大小和性能的平衡,引入了和ReStyle类似的迭代机制

[ICCV2021] ReStyle: A Residual-Based StyleGAN Encoder via Iterative Refinement

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ReStyle是一个基于学习的GAN Inversion方法,但是吸取了很多基于优化方法的优点,在付出了极小时间代价下获得了更好的重建效果,同时保留了一定的编辑能力