EG3D: Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks [2022 CVPR]
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在这项工作中，我们在不过度依赖这些近似值的情况下，提高了三维 GAN 的计算效率和图像质量。为此，我们引入了一种富有表现力的显式-隐式混合网络架构，结合其他设计选择，不仅能实时合成高分辨率的多视角一致性图像，还能生成高质量的三维几何图形。通过解耦特征生成和神经渲染，我们的框架能够利用最先进的二维 CNN 生成器（如 StyleGAN2），并继承其效率和表现力。我们通过 FFHQ 和 AFHQ Cats 等实验展示了最先进的 3D 感知合成技术。
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