3d|古典人像秒变3D，视角还能随意切，华为&上交联手出品( 二 )
这种现象其实在许多3D GAN中都存在，比如GIRAFFE、StyleNeRF。
比如在下面这个案例中，初始单角度图像的刘海是偏左的，但是生成的不同角度图像中，刘海会随着视角的变化而变化，就像是镜像一样。
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出现这样的问题，是因为NeRF网络输入的坐标就有存在镜像对称。
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比如图中a、c两点的坐标就是完全镜像对称的关系。
这对于生成完全对称的物体而言没什么问题。
但是放在只给侧面角度的人像上来说，可能就是一场灾难。
为此，研究人员在神经网络中添加了一个鉴别器（discriminator），让它来辅助鉴别这种问题。
最后结果表明，与其他可生成3D人像的方法相比，FID、KID值明显降低，这两个值越低意味着生成图像质量越好。
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团队介绍值得一提的是，该论文通讯作者为田奇。
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2010-2015年于美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院担任研究科学家。
发表文章约550余篇，包括250+ IEEE TPAMI、IJCV、CVPR/ICCV/ECCV、NeurIPS等国际顶级期刊和会议。
2018年加入华为云，研究主要方向为计算机视觉、自然语言处理和语音交互。
华为谢凌曦博士、上海交通大学倪冰冰教授也参与了此次研究。
谢凌曦，本科博士均毕业于清华大学计算机专业，专长计算机视觉、自动机器学习。目前为华为高级研究员。
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倪冰冰，现为上海交通大学电子系特别研究员/长聘教轨副教授，博士生导师。
本科毕业于上海交通大学电子工程系，之后赴新加坡国立大学攻读博士。
博士期间，先后在微软亚洲研究院和谷歌公司美国总部工作，担任算法科学家。
2010-2015年于美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院担任研究科学家。
研究方向为计算机视觉、机器学习等。
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本项研究已经由论文一作Peng Zhou（上海交通大学）上传至其GitHub主页，感兴趣的童鞋可以前去围观~
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论文地址：
https://arxiv.org/abs/2110.09788GitHub地址：
https://github.com/PeterouZh/CIPS-3D— 完 —
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