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HoloGAN从StyleGAN[28]继承了这种基于style的策略，但在两个重要方面有所不同。HoloGAN首先从一个学习过的4D常数张量(大小为4×4×4×512，最后一个维度为特征通道)中学习三维特征，然后将其投影到二维特征中生成图像，而StyleGAN只学习二维特征。
HoloGAN（一种新的生成模型）从自然图像中学习3D表示.一组研究人员提出了一种新的生成对抗网络（GAN），该网络使用自然图像执行3D表示的无监督学习。.不像大多数GAN模式，这依赖于2D内核生成图像，需要从3D模型强大的3D理解，HoloGAN学习和切实展示这种表示...
Methods.Tolearn3Drepresentationsfrom2Dimageswithoutlabels,HoloGANextendstraditionalunconditionalGANsbyintroducingastronginductivebiasaboutthe3Dworldintothegeneratornetwork.Theimagescreatedbythegeneratorareaview-dependentmappingfromalearnt3Drepresentationtothe2Dimagespace.
4.HoloGAN:Unsupervisedlearningof3Drepresentationsfromnaturalimages【作者】ThuNguyen-Phuoc,ChuanLi,LucasTheis,ChristianRichardt,Yong-LiangYang...
性能优于GRAF、HoloGAN等网络，代码现已开源！注：别老收藏呀，欢迎点赞，支持分享！想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：
个人认为，StyleGAN的主要贡献有三个：基于style的生成方法，使生成的过程可控隐空间解耦（disentaglement）及新的评价方法SOTA（state-of-the-art）的生成效果高清人脸数据集（Flickr-Faces-HQ,FFHQ）StyleGAN…
HoloGAN只能从未标记的2D图像进行端到端训练。值得注意的是，我们不需要姿势标签，3D形状或同一对象的多个视图。这表明HoloGAN是首个以完全无监督的方式从自然图像中学习3D表示的生成模型。项目页面：网页链接网页链接
在2019年最值得学习的机器学习项目（上）中，我们盘点了很多优秀的机器学习项目，其中有3D姿态估计，建筑机器翻译，图像和视频中的汽车消除...
FaceNet:AUnifiedEmbeddingforFaceRecognitionandClustering.Despitesignificantrecentadvancesinthefieldoffacerecognition,implementingfaceverificationandrecognitionefficientlyatscalepresentsseriouschallengestocurrentapproaches.Inthispaperwepresentasystem,calledFaceNet,thatdirectlylearnsamappingfromface...
WeintroduceSceneRepresentationNetworks(SRNs),acontinuousneuralscenerepresentation,alongwithadifferentiablerenderingalgorithm,thatmodelboth3Dscenegeometryandappearance,enforce3Dstructureinamulti-viewconsistentmanner,andnaturallyallowgeneralizationofshapeandappearancepriorsacrossscenes.
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