pix2pix3D：只需编辑标签，就能生成更逼真的三维图像

出品人：Towhee 技术团队 王翔宇、顾梦佳

pix2pix3D 是一种用于可控逼真图像合成的 3D 感知条件生成模型。 给定一个二维标签图，例如分割图或边缘图，pix2pix3D 模型会学习从不同的角度合成相应的图像。 为了启用显式 3D 用户控制，它使用神经辐射场扩展条件生成模型。 给定广泛可用的单目图像和标签图对，该模型除了颜色和密度之外，还会学习为每个 3D 点分配标签，这使其能够同时渲染图像和像素对齐的标签图。 另外，研究者还基于这个模型构建了一个交互式系统，允许用户从任何角度编辑标签图并相应地生成输出。

Overall pix2pix3D 给定一个二维标签图（例如，分割图）、一个随机潜在代码和一个相机姿势作为输入，生成器会以相机姿势作为视角渲染标签图和图像。 输入标签图指定几何结构，而潜在编码捕获外观，例如头发颜色。首先编码器将输入标签的映射和潜在代码编码为样式向量。 然后模型使用该向量来调制三维表征，采用空间点并输出颜色、密度 、特征以及标签。 接着模型执行体积渲染，并进行二维上采样以获得高分辨率标签图和 RGB 图像 。最终，模型将从标签姿势渲染的结果与真实标签和图像进行比较，计算LPIPS损失和标签重建损失。 另外，对于从新颖和原始视角呈现的标签和图像，模型选择使用 GAN 损失。

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代码地址：https://github.com/dunbar12138/pix2pix3D
论文链接：3D-aware Conditional Image Synthesis