


CVPR 2024-Highscore-Papier: Neues generatives Bearbeitungsframework GenN2N, das NeRF-Konvertierungsaufgaben vereinheitlicht
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Papieradresse: https://arxiv.org/abs/2404.02788 Papierhomepage: https://xiangyueliu.github.io/GenN2N/ Git Hub-Adresse: https://github.com/Lxiangyue/GenN2N Papiertitel: GenN2N: Generative NeRF2NeRF Translation
Im Kernteil von GenN2N wird 1) das generative Framework von 3D VAE-GAN eingeführt, wobei VAE verwendet wird, um den gesamten Bearbeitungsraum darzustellen und alle möglichen 3D-NeRF-Bearbeitungsverteilungen zu lernen, die einem Satz eingegebener 2D-Bearbeitungsbilder entsprechen , und verwenden Sie GAN, um eine angemessene Überwachung für die Bearbeitung verschiedener Ansichten von NeRF bereitzustellen, um die Authentizität der Bearbeitungsergebnisse sicherzustellen. 2) Verwenden Sie kontrastives Lernen, um die Bearbeitungsinhalte und -perspektiven zu entkoppeln, um die Konsistenz der Bearbeitungsinhalte zwischen verschiedenen Perspektiven sicherzustellen , Der Benutzer kann durch einfaches zufälliges Abtasten mehrerer Bearbeitungscodes aus dem bedingten Generierungsmodell verschiedene 3D-Bearbeitungsergebnisse generieren, die dem Bearbeitungsziel entsprechen.
Im Vergleich zu SOTA-Methoden für verschiedene NeRF-Bearbeitungsaufgaben (ICCV2023 Oral usw.) ist GenN2N bestehenden Methoden hinsichtlich Bearbeitungsqualität, Vielfalt, Effizienz usw. überlegen.
Wir führen zunächst eine 2D-Bildbearbeitung durch und aktualisieren diese 2D-Bearbeitungen dann auf 3D-NeRF, um eine generative NeRF-zu-NeRF-Konvertierung zu erreichen.
(negative Probe) oder das bearbeitete Bild
(positive Probe) in den Trainingsdaten identifiziert, wählen wir ein bearbeitetes Bild
derselben Perspektive aus den Trainingsdaten als Bedingung aus, was das verhindert Der Diskriminator wird nicht durch perspektivische Faktoren bei der Unterscheidung positiver und negativer Proben beeinträchtigt.
B.
Vergleichsexperimente
Unsere Methode wird qualitativ und quantitativ verglichen mit SOTA-Methoden für verschiedene spezifische NeRF-Aufgaben ( einschließlich textgesteuerter Bearbeitung, Kolorierung, Superauflösung und Inpainting usw.). Die Ergebnisse zeigen, dass GenN2N als allgemeines Framework eine ebenso gute oder bessere Leistung erbringt als aufgabenspezifisches SOTA, während die Bearbeitungsergebnisse eine größere Vielfalt aufweisen (im Folgenden ist ein Vergleich zwischen GenN2N und Instruct-NeRF2NeRF für die textbasierte NeRF-Bearbeitungsaufgabe aufgeführt). ).
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