3d gan 一些论文收集

本文综述了3D生成对抗网络(GANs)在多个领域的最新研究进展,包括3D人脸表示、快速模拟、虚拟视图生成、地形模型细节增强、点云生成及形状补全等。探讨了3D GANs如何通过创新的网络结构和训练策略,解决高维数据处理难题,推动3D视觉和图形学的发展。

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3DFaceGAN: Adversarial Nets for 3D Face Representation, Generation, and Translation 

https://arxiv.org/abs/1905.00307

3D convolutional GAN for fast simulation

https://www.epj-conferences.org/articles/epjconf/abs/2019/19/epjconf_chep2018_02010/epjconf_chep2018_02010.html

 

Virtual View Generation Based on 3D-Dense-Attentive GAN Networks

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6358985/

 

Enhancing detail of 3D terrain models using GAN

https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/11057/110571D/Enhancing-detail-of-3D-terrain-models-using-GAN/10.1117/12.2525177.full?SSO=1

 

Point Cloud GAN

https://openreview.net/forum?id=ByxAcjCqt7

 

Shape Inpainting Using 3D Generative Adversarial Network and Recurrent Convolutional Networks

https://ieeexplore.ieee.org/document/8237514

 

2019 cvpr gan相关论文 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/70281418

 

3d gan http://3dgan.csail.mit.edu/

volumetric CNNs 由于维度参数导致内存与计算量问题 可能multi-view CNNs是目前解决3D的一个较好的思路

3D Shape Induction from 2D Views of Multiple Objects

 

 

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