Vi studerar problemet med 3D-objektgenerering. Vi föreslår ett nytt ramverk, nämligen 3D Generative Adversarial Network (3D-GAN), som genererar 3D-objekt från ett probabilistiskt utrymme genom att utnyttja de senaste framstegen i volymkonvolutionella nätverk och generativa kontrariska nät. Fördelarna med vår modell är trefaldiga: För det första, användningen av ett kontradiktoriskt kriterium, istället för traditionella heuristiska kriterier, gör det möjligt för generatorn att fånga objektstrukturen implicit och syntetisera högkvalitativa 3D-objekt; för det andra, generatorn upprättar en kartläggning från ett lågdimensionellt probabilistiskt utrymme till utrymmet för 3D-objekt, så att vi kan ta prover på objekt utan en referensbild eller CAD-modeller, och utforska 3D-objektgrenröret; för det tredje, den adversariska discriminatorn ger en kraftfull 3D-form deskriptor som, lärt utan övervakning, har breda tillämpningar i 3D-objektigenkänning. Experiment visar att vår metod genererar högkvalitativa 3D-objekt, och våra oövervakade inlärda funktioner uppnår imponerande prestanda på 3D-objektigenkänning, jämförbar med de av övervakade inlärningsmetoder.
3D-GAN REF inbäddade generativ uppgift i generativa kontrariska nät överträffar andra oövervakade inlärningsmetoder med stor marginal.
Learning a Probabilistic Latent Space of Object Shapes via 3D Generative-Adversarial Modeling
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}