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#237
summarized by : Hiroaki Aizawa
どんな論文か？
voxelのような粗い3D表現をrealisticでtextureを持つ画像へマッピングする微分可能なレンダラーの提案．当たり前だが，ユーザ指定の回転や平行移動の幾何的操作だけでなく，テクスチャやlightingなどの外観的操作も可能．
新規性
feedforwardなNNによる学習ベースのレンダラーは，不鮮明な画像を生成する傾向があり，textureなどの外観の変動の操作が制限されていた．これらの問題を，colored voxel，lighting，viewpointを入力とした学習ベースの方法を提案し，解決している．またSplattingを利用して，不鮮明な出力を回避する工夫をしている．
結果
ShapeNetを利用し，ECCV2016のL1誤差で学習するAEベースの手法，RenderNet，Pix2Pixと比較し，本趣向の有効性を検証．低解像度なvoxelであっても，写実的な画像をレンダリングできることが興味深い．
その他（なぜ通ったか？等）
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