この論文では、非剛体構造からの動き (NRSfM) を深い生成モデルと組み合わせるためのアプローチを提示し、3D ジオメトリの変化に対応する 2D GAN の潜在空間で軌跡を発見するための効率的なフレ

arxiv_reader のブックマーク 2022/11/15 13:28

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4728122631941371972/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.07195v1" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/2211.07195v1" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F2211.07195v1" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">ノンリジッド ストラクチャー フロム モーションを使用した制御可能な GAN 合成</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/synthesis">synthesis</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/GAN">GAN</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/3D">3D</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/generative">generative</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/sparse">sparse</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/reconstruction">reconstruction</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/face">face</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li></ul><br><p style="clear: left">この論文では、非剛体構造からの動き (NRSfM) を深い生成モデルと組み合わせるためのアプローチを提示し、3D ジオメトリの変化に対応する 2D GAN の潜在空間で軌跡を発見するための効率的なフレ</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20221115#bookmark-4728122631941371972"><span class="datetime-body">2022/11/15 13:28</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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