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【プチ読み】 ZeroGrads: Learning Local Surrogates for Non-Differentiable Graphics (SIGGRAPH 2024)
Project Page: https://mfischer-ucl.github.io/zerograds/ Arxiv: https://arxiv.org/abs/2308.05739 ※ 間違ってる可能性もありますすみません ※ ところどころ雑です 落合研のびしょうじょ担当なまちゃんです！ではさっそく 一言でいうと"Make The World 後から Differentiable" をする論文 (超意訳) もう少し深ぼると、 ブラックボックス最適化において
Gaussian Splatting + PanoHead で画像1枚から顔の3Dモデル(.ply)を生成する！ (google colabあり)
Metachrosys で3D生成周りをお手伝いしています、落合陽一研の なま です。 この記事では、1枚の顔写真を入れるとその人の顔を好きな方向から見た画像が生成できる手法「PanoHead」と、ある物体をいくつかの視点から撮影した画像を入れると、その物体の .ply 形式 (※1) の3Dモデルを生成してくれる「Gaussian Splatting」を組み合わせて、顔画像1枚から顔の3Dモデルを生成する方法を Google Colab で作ったのでご紹介します。ついでに
