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#527
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
3次元ボリューム内の学習された陰的表面の集合として具現化された2次元多様体上の点サンプリングと輝度場学習を調節する新しいアプローチGenerative Radiance Manifolds (GRAM)を提案．各視線に対して光線と曲面の交点を計算し，ネットワークによって生成されたその輝度を蓄積．
新規性
輝度多様体の学習とレンダリングにより，本ジェネレータはリアルな細部と強い視覚的3D一貫性を持つ高品質な画像を生成することが可能．
結果
3次元物体空間における表面の相対的な位置を示し，抽出された3次元形状も参考にしながら一枚の2D画像から3D復元を可能とした．
その他（なぜ通ったか？等）
https://yudeng.github.io/GRAM/
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