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#78
summarized by : yasud
どんな論文か？
disentaglementタスクにおいて、3Dシーンの構成的な要素を取り入れることで画像の制御性を向上させ、さらにNeural Renderingと組み合わせることで動作を高速にした
新規性
2D的ではなく3D的な処理を挟んでから2Dレンダリングを行う(画像参照)ため、マルチビューの教師データを必要とせず、多物体でも問題がない。さらにNeural Rendering Pipelineを統合することでより複雑なデータにも対応できる。
結果
64^2, 256^2の生成タスクにて、HoloGAN, GRAF, BlockGANなどとFIDを比較しSoTA。パラメータ数も最も少ない。
その他（なぜ通ったか？等）
Project Page: https://m-niemeyer.github.io/project-pages/giraffe/index.html
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