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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 1,543 - 1,546 (4page)
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We propose a novel loss function for 3D-aware object manipulation, and 3D GAN inversion. Our model can extract disentangled 3D attributes such as shape, appearance, and camera pose from an image, and a high-quality image is rendered from the Neural Radiance Fields (NeRF). To improve the image quality and disentanglement ability, we present two losses, global-local attribute consistency loss defined between input and output, and swapped-attribute classification loss. Furthermore, we propose a novel training method, to make a pseudo-dataset from a pre-trained 3D GAN model, which dramatically helps to stabilize the training. We conduct experiments and compare both quantitative and qualitative results with previous inversion methods, to demonstrate the effectiveness of our learning framework.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결과
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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