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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明提供一种基于StyleGAN2的单视图三维重建方法及系统。本发明旨在降低单视图三维网格重建过程的数据依赖，首先，使用图像编码器将图像映射到高维空间，学习图像的高维特征，再输入到修改后的StyleGAN2网络中，同时对后续潜在空间的信息进行补充；然后，通过修改StyleGAN2网络，学习图像中对象的可见部分，并扩展到三维空间，同时在三维空间中预测不可见区域的纹理；最后，通过引入微分渲染将三维属性渲染到二维空间中，在图像级别约束网格，同时进行端到端的训练，使其不再依靠三维真值进行监督。
主权项：1.一种基于StyleGAN2的单视图三维重建方法，其特征在于，包括：将一张图像及其轮廓输入一个编码器网络，以获得图像的潜在代码；将图像的潜在代码输入采用StyleGAN2框架结构的3D生成器，对可见区域进行高保真的重建获得三维网格，并预测不可见部分的纹理；将得到的纹理和三维网格输入微分渲染器，采用微分渲染的方式输出重建的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种基于StyleGAN2的单视图三维重建方法及系统
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