逼人去学挖掘机：朱俊彦团队新AI模型公布，设计圈看了心慌慌

水滴

原标题：逼人去学挖掘机：朱俊彦团队新AI模型公布，设计圈看了心慌慌
明敏发自凹非寺
量子位 | 大众号 QbitAI
CV大佬 朱俊彦的新论文，让设计师们觉得危了。
事件是这样的：
量子位在微博上搬运了朱俊彦团队的新效果，一个能将 2D草图一键变为3D模型的新算法，却不测诱发设计圈盆友们的热闹转发探讨。
配文全是“沃日”、“？？？”……

简略来讲，这个模型能让十分粗拙的简笔划， 一键变为传神3D模型。

还反对实时编纂，不满意之处擦掉重画，立马生成一个新的：

   要知道以前的“图转图”模型，根本都是停留在2D层面，这回间接变3D真是一个冲破。
也的确是出产力利器。
但没想到，是设计圈先感到了危机。有圈内博主就感觉又要被AI抢饭碗了，随后也有得多人跟转了这一条。

所以论文效果究竟说了啥？一同来看。
可从恣意角度实时编纂
当初有得多图-图的转换模型，但根本上都是2D-2D。
这是由于从2D到3D，在训练和测试过程当中都有很大应战。
训练方面，想要把2D输出图象和3D输入图象配对，需求宏大数据集，本钱会很高。
测试方面，为了失掉不同角度的3D模型，需求输出图象的多个视角，然而两者之间可能存在纷歧致的状况，致使生功效果欠好。
为理解决这些问题，朱俊彦团队提出了使用 3D神经场景表现（3D neural scene representations）的前提生成模型。

它只需求给定一个2D标签图（如语义联系图和勾线图），能为 每个3D点婚配标签、色彩和密度等。完成在渲染图象的同时，像素对齐标签图象。

经过构建一个交互式零碎，用户能在 任何视角修正标签图，并生成与之相对于的输入。
为了完成跨视图编纂，需求将额定的语音信息编码为3D的，而后经过图象重建和反抗损失（adversarial losses）的2D监视，来学习上述3D表现。
重建损失能够确保2D用户输出和相应的3D内容对齐，像素对齐前提辨别器（ pixel-alignedconditional discriminator）也进一步促使外观和标签对应公道，并在新视角时也放弃像素对齐。
最初，办法还提出了跨视图统一性损失，强迫潜码在不同视点放弃统一。

和不同模型比较显示，pix2pix-3D能在放弃多视角统一的状况下，生成高品质后果。
融化试验后果一样显示，该办法的生成后果能更好和输出图象对齐。

不外钻研团队也提出了办法的一些局限性。
第一，目前它还只能针关于 单个对象；
第二，模型在训练过程当中，需求与每个训练图象关联相机姿势（camera pose），推理时不需求。假如能不依赖于相机姿势，能够进一步扩张模型的使用规模。
朱俊彦团队出品
该论文效果来自 朱俊彦团队。

朱俊彦，现任CMU计算机迷信学院助理传授，是AI畛域出名的青年学者。
2008年，朱俊彦进入清华大学计算机迷信系，学习计算机迷信专业。在同专业140人中，朱俊彦排名第2。
20十二年清华本科结业后，朱俊彦奔赴美国，在CMU和UC伯克利通过5年学习，获取了UC伯克利电气工程与计算机迷信系的博士学位，师从Alexei Efros。
其博士结业结业论文Learning to Generate Images，获取了计算机图形学顶会ACM SIGGRAPH 2018“ 出色博士论文奖”。
博士结业后，朱俊彦来到MIT计算机与人工智能试验室（CSAIL），成为一位博士后钻研员。2020年秋天，他回到已经的母校CMU（卡内基梅隆大学），负责助理传授一职。
曾提出CycleGAN、GauGAN等明星模型。


△GauGAN反对涂鸦变景色画


△vid2vid反对从语义图生成实在场景
论文一作为 Kangle Deng。他当初是卡耐基梅隆大学机器人学院的一位在读博士。
2020年从北大本科结业。他以第一作者身份颁发的论文，曾被CVPR 2022、ICLR 2021接纳。

论文地址：
http://arxiv.org/abs/2302.08509
— 完—
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