薛定谔的炼丹炉-CSDN博客

翻译 Portrait Lighting Transfer Using a Mass Transport Approach

Portrait Lighting Transfer Using a Mass Transport Approach摘要照明是人像摄影的一个关键因素。然而，良好的照明设计通常需要复杂的设备和大量的时间和专业知识。我们的工作简化了这项任务，使用重新照明技术，转移到另一个人像所需的照明。我们处理这个具有挑战性的问题的方法的新颖之处在于我们将重新照明作为一个大规模运输问题来表述。我们从只捕捉照明整体色调的标准颜色直方图匹配开始，并展示如何使用质量传输公式使其依赖于面部几何结构。我们将一个可变形的三

2021-07-06 00:12:15 230

翻译 Learning Physics-guided Face Relighting under Directional Light

Learning Physics-guided Face Relighting under Directional Light这项工作描述了一种神经结构，它结合了物理引导的再照明过程的优点和深层神经网络的表现形式。值得注意的是，该方法是端到端训练，同时学习图像去照明和重新照明。引入了一个新的人脸数据集，具有不同的照明条件和姿势，并证明该方法可以真实地重新照明复杂的非漫反射材料，如人脸。我们的定向照明表示不需要平滑照明环境的假设，并且允许我们将任意复杂的输出照明概括为点光源的简单和。方法介绍本文提出了

2021-07-04 23:47:19 411

翻译 IMAGE-GUIDED NEURAL OBJECT RENDERING

IMAGE-GUIDED NEURAL OBJECT RENDERING摘要我们提出了一种学习的图像引导绘制技术，它结合了基于图像的绘制和基于GAN的图像合成的优点。我们的方法的目标是为虚拟和增强现实应用（例如，虚拟陈列室、虚拟旅游观光、历史文物的数字检查）生成重建对象的照片真实感重新渲染。我们工作的一个核心部分是处理视图相关的效果。具体来说，我们直接训练一个特定对象的深层神经网络来合成一个对象的视相关外观。作为输入数据，我们使用的是对象的RGB视频。此视频用于通过多视图立体重建对象的代理几何体。基于这

2021-07-04 23:44:15 166

翻译 State of the Art on Neural Rendering

4.1.5. 基于图像的渲染与传统渲染（将3D内容投影到2D平面）不同，基于图像的渲染技术通过变换现有的一组图像（通常通过将它们扭曲并合成在一起）来生成新颖的图像。基于图像的渲染可以处理动画，如Thies等人[TZS 18]所示，但最常见的用例是静态对象的新视图合成，其中来自捕获视图的图像内容被扭曲成基于代理几何体和估计的相机姿势的新视图[DYB98，GGSC96，HRDB16]。为了生成一个完整的新图像，必须将多个捕获的视图扭曲到目标视图中，这需要一个混合阶段。生成的图像质量取决于几何体的质量、输入视图

2021-07-04 23:43:28 475

原创轻量级网络（二）：MobileNet V2

MobileNet V2文献：MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks创新点【线性瓶颈（Linear Bottlenecks）】。V2 去掉了第二个 PW 的激活函数。【反转残差单元（Inverted residuals）】。V2 在 DW 卷积之前新加了一个 PW 卷积。Linear Bottlenecks论文里面做了这么一个实验，如下图。普遍意义上来说，非线性激活单元会造成信息的丢失，要缓解这种丢失，非线性单元输入维度应

2020-06-17 13:10:12 342

原创轻量级网络（一）：MobileNets

Xception文献：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutionswe make the following hypothesis: that the mapping of cross-channels correlations and spatial correlations in the feature maps of convolutional neural networks can be entirely decoup

2020-06-16 16:05:03 744

原创 2DASL

文章：《Joint 3D Face Reconstruction and Dense Face Alignment from A Single Image with 2D-Assisted Self-Supervised Learning》概述：由于缺乏三维标注的训练数据，基于CNN学习三维人脸模型的方法的性能被大大的限制。为缓解这一问题，文章提出一种新的二维辅助自监督学习（2DASL）方法，...

2020-06-02 11:39:39 907

lailuosanjiao的博客