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题名生成对抗网络的三维生成及其应用研究综述
被引量：2
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作者
张卫星
吴爽
林楠
张文宁
杨聪
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机构
郑州大学软件学院
中原工学院软件学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2021年第12期2577-2586,共10页
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基金
郑州市协同重大专项项目(20XTZX06013)资助。
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文摘
生成式对抗网络(GAN)具有比传统机器学习算法更强大的特征学习和特征表达能力,基于GAN的三维生成是当前研究的热点方向之一.本文以基于生成式对抗网络的三维生成模型及其应用为研究对象,阐述了GAN的研究现状与研究方向,归纳出生成式对抗网络在三维室内场景生成、三维人体等多个三维生成研究方向的研究现状和发展趋势,并对各研究方向进行深入探讨与总结,通过对比分析每种方法的基本思想、特点及使用场景等,对未来可能的发展方向进行了展望.当前已有多种GAN模型应用在三维生成的任务中,在生成效果与性能上各有优劣.这些基于GAN的三维生成模型在低分辨率场景与单一场景下效果显著,生成的三维目标效果较完整真实,但对于生成高质量多目标的应用场景需进一步研究.GAN作为一种新的三维生成模型具有很高的研究与应用价值,但目前仍存在一些理论上的限制,在应用方面生成多目标或高质量三维室内外场景生成是值得研究的方向.
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关键词
三维生成
生成式对抗网络
三维室内场景生成
三维人体生成
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Keywords
3D generation
generative adversarial network
3D indoor scene generation
3D body generation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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