Vi tränar generativa "upp-konvolutionella" neurala nätverk som kan generera bilder av objekt som ges objektstil, synvinkel och färg. Vi utbildar nätverken på renderade 3D-modeller av stolar, bord och bilar. Våra experiment visar att nätverken inte bara lär sig alla bilder utan snarare hittar en meningsfull representation av 3D-modeller som gör det möjligt för dem att bedöma likheten mellan olika modeller, interpolera mellan givna vyer för att generera de saknade, extrapolera vyer och uppfinna nya objekt som inte finns i den utbildning som sätts genom rekombinering av utbildningsinstanser, eller till och med två olika objektklasser. Dessutom visar vi att sådana generativa nätverk kan användas för att hitta korrespondenser mellan olika objekt från datasetet, som överträffar befintliga strategier för denna uppgift.
Dosovitskiy m.fl. REF introducerar en GNN, som kan rita 2D-bilder av 3D-objekt med tanke på objektstil, synvinkel och färg.
Learning to Generate Chairs, Tables and Cars with Convolutional Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}