提升3D-GAN的潜在空间：一种用于层次化解耦的模型无关方法

《ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications》：Enhancing the Latent Space of 3D-GANs: A Model-Agnostic Paradigm for Hierarchical Disentanglement

　　

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摘要

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近期，3D生成对抗网络（3D-GANs）在从单视图2D图像数据库生成高保真、多视图一致的面部图像方面取得了显著进展。这些先进的网络融合了StyleGAN和NeRF的功能，能够通过潜空间的不同子空间实现对姿态和属性的精准控制。尽管有了这些进步，仍存在一个重大挑战：这些子空间之间存在重叠，使得对姿态和属性的独立操控变得复杂。此外，以往的研究大多忽视了区分与身份相关信息和无关信息这一重要任务。为解决这些问题，我们的研究提出了一种与模型无关的层次化解耦框架（就底层3D架构而言），旨在优化3D-GANs的潜空间。我们通过使用等变网络来减少姿态与属性之间的重叠，同时运用可逆网络来区分与身份相关的特征和无关特征。值得注意的是，我们的研究首次实现了姿态不变的特征提取器，以实现姿态的等变性，同时还创新性地使用了可逆网络来进行潜空间解耦。所提出的EDSpace潜空间相比传统3D-GANs的潜空间有着显著的优势，它在各种数据集、方法和模型中都能提升质量指标，充分体现了该框架在提升3D-GANs性能方面的强大作用和有效性。

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