古典人像秒变3D，视角还能随意切，华为&上交联手出品( 二 )

出现这样的问题，是因为NeRF网络输入的坐标就有存在镜像对称。

比如图中a、c两点的坐标就是完全镜像对称的关系。
这对于生成完全对称的物体而言没什么问题。
但是放在只给侧面角度的人像上来说，可能就是一场灾难。
为此，研究人员在神经网络中添加了一个（discriminator），让它来辅助鉴别这种问题。
最后结果表明，与其他可生成3D人像的方法相比， FID、KID值明显降低，这两个值越低意味着生成图像质量越好。

值得一提的是，该论文通讯作者为。

2010-2015年于美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院担任研究科学家。
发表文章约550余篇，包括250+IEEETPAMI、IJCV、CVPR/ICCV/ECCV、NeurIPS等国际顶级期刊和会议。
2018年加入华为云，研究主要方向为计算机视觉、自然语言处理和语音交互。
华为博士、上海交通大学教授也参与了此次研究。
谢凌曦，本科博士均毕业于清华大学计算机专业，专长计算机视觉、自动机器学习。目前为华为高级研究员。

倪冰冰，现为上海交通大学电子系特别研究员/长聘教轨副教授，博士生导师。
本科毕业于上海交通大学电子工程系，之后赴新加坡国立大学攻读博士。
博士期间，先后在微软亚洲研究院和谷歌公司美国总部工作，担任算法科学家。
2010-2015年于美国伊利诺伊大学香槟分校新加坡高等研究院担任研究科学家。
研究方向为计算机视觉、机器学习等。

本项研究已经由论文一作（上海交通大学）上传至其GitHub主页，感兴趣的童鞋可以前去围观~

论文地址：
GitHub地址：
—完—
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