3D 对象生成 | NeRF+GAN的超网络：HyperNeRFGAN

本文作者：3D视觉工坊@HT | 来源：3D视觉工坊

论文题目：《HyperNeRFGAN: Hypernetwork approach to 3D NeRF GAN》
作者机构：Jagiellonian University (雅盖隆大学)，波兰
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2301.11631.pdf
项目主页：https://github.com/gmum/HyperNeRFGAN（基于 PyTorch ）

3D对象的生成模型在VR和增强现实应用中越来越受欢迎。但使用标准的3D表示(如体素或点云)来训练这些模型是具有挑战性的，并且需要复杂的工具来进行适当的颜色渲染。神经辐射场(NeRF)在从一小部分2D图像合成复杂3D场景的新视图方面提供了最先进的质量。

作者提出了一个生成模型HyperNeRFGAN，它使用超网络范式来生成由NeRF表示的三维物体。超网络被定义为为解决特定任务的单独目标网络生成权值的神经模型。基于GAN的模型，利用超网络范式将高斯噪声转换为NeRF的权重。通过

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