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CVPR 2023.Yu-Lun Liu, Chen Gao ,Andreas Meuleman, Hung-Yu Tseng, Ayush Saraf, Changil Kim, Yung-Yu Chuang, Johannes Kopf, Jia-Bin HuangMeta | National Taiwan University | KAIST | University of Maryland, College Park5 Jan 2023 AbstractDynamic radiance field reconstruction 방법은 동적 장면의 시간에 따라 변하는 구조와 모양을 모델링하는 것을 목표로 한다. 그러나 기존의 Dynamic radiance field reconstruction 방법은 SfM(Structure from Motion) 알고..

ICCV 2023.Ruoshi Liu, Rundi Wu, Basile Van Hoorick, Pavel Tokmakov, Sergey Zakharov, Carl VondrickColumbia University | Toyota Research Institute20 Mar 2023 Abstract하나의 RGB image가 주어진 객체의 뷰 포인트를 바꾸기 위한 프레임워크, Zero-1-to-3 제안.large-scale diffusion 모델의 geometric priors를 활용.synthetic 데이터셋을 이용해 훈련, 그 외 데이터셋에 대해 zero shot 일반화 기능 유지.단일 뷰를 3D 뷰로 재구성. Introduction3D 이미지의 재구성을 위한 기존의 접근들은 3D annotations, ..

NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis ECCV 2020.Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren NgUC Berkeley | Google Research | UC San Diego19 Mar 2020 Introduction NeRF는 Neural Radiance Fields의 줄임말로 2D 이미지를 입력으로 주었을 때, 마치 3D를 보는 것처럼 다른 시점에서 본 입력 이미지를 생성하는 View Synthesis task를 다룬다. 모델은 MLP 형식으로, 단순한 구조로 3D scene r..

CVPR 2023. [Paper]Nataniel Ruiz, Yuanzhen Li, Varun Jampani, Yael Pritch, Michael Rubinstein, Kfir AbermanGoogle Research | Boston University25 Aug 2022 AbstractFine-tunning 이란?기존에 학습된 모델(Pretrained model)을 기반으로 추가적으로 새로운 데이터셋 학습을 통해 모델의 파라미터를 미세조정하는 것이다. Latent Diffusion 모델에서 학습가능한 파라미터의 영역은 크게 텍스트 인코더와 U-net 영역이 있으며, 드림부스는 두가지 파라미터 모두 학습한다. 본 논문에서는 text-to-image diffusion model의 "개인화"를 위한 새로운 ..

Martin Arjovsky : https://arxiv.org/abs/1701.07875v3 Wasserstein GAN We introduce a new algorithm named WGAN, an alternative to traditional GAN training. In this new model, we show that we can improve the stability of learning, get rid of problems like mode collapse, and provide meaningful learning curves useful for debuggi arxiv.org 1. Introduction Unsupervised Learning은 데이터 (x)의 확률 분포 ( P(x))를..

Phillip Isola 1. Introduction Image-to-Image Translation은 이미지를 입력으로 받아서 또 다른 이미지를 출력으로 반환하는 Task를 뜻한다. 본 논문은 Image-to-Image Translation에 적합한 cGAN을 기반으로하며 다양한 Task에서 좋은 결과를 보이는 프레임워크 pix2pix를 다룬다. 자동 언어 번역이 가능한 것처럼 자동 image-to-image 변환 또한 충분한 학습 데이터가 주어진다면 한 장면의 표현을 다른 장면으로 변환하는 작업으로 정의할 수 있다. DCGAN과 다른점은 Generator(G)의 input이 random vector가 아니라 condition input 라는 점이다. 본 논문에서 우리의 목표는 이러한 모든 문제에 대한..

Alec Radford & Luke Metz DCGAN : UNSUPERVISED REPRESENTATION LEARNINGWITH DEEP CONVOLUTIONALGENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS INTRODUCTION GANs have been known to be unstable to train, often resulting in generators that produce nonsensical outputs. CNN을 활용한 비지도학습으로 지도학습과 비지도학습의 차이를 줄인다. CNN을 활용하여 안정적인 train을 가능하게 했으며 이를 DCGAN이라고 한다. 판별기를 이미지 분류기 작업으로 사용하였고, 다른 비지도학습 알고리즘들에 경쟁적인 성능을 보여준다. DCGAN에 의해..

Ian Goodfellow$(.et al)$ Abstract 적대적 프로세스를 통해 생성모델을 추정하는 새로운 프레임워크를 제안한다. 생성모델 G와 판별모델 D 두가지 모델을 동시에 훈련한다. GAN? GAN은 두 개의 다른 신경망 간의 적대적인 관계로 대립(Adversarial)하며 서로의 성능을 점차 개선해 나가는 것 생성 모델 G : 데이터의 분포를 학습하는 모델 판별 모델 D : 이미지를 실제(training data) 또는 가짜(generated data)인지 분류하는 모델 Generator는 훈련 데이터의 분포를 학습하여, 임의의 노이즈를 입력으로 받아 신경망을 사용하여 이미지를 생성함. Introduction 딥러닝의 가장 두드러진 성공은 high-dimensional, rich sensor..