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#573
summarized by : hayamizu ryo
どんな論文か？
三次元点群の生成は形状のデティールの際現に弱く，また不均一に分布する点群を生成する傾向があることからGANを用いた3次元点群生成WarpingGANを提案．WarpingGANは3次元一様事前分布生成プロセスを複数の3次元事前分布を3次元形状の異なる局所領域に配置する関数の学習として定式化，潜在コードから固定数の点の生成プロセスを直接学習する．
新規性
GANを用いた3次元点群生成を統一的な局所ワーピングという新しい観点から検討することで軽量，高効率，柔軟な出力を特徴とするWarpingGANを実現．識別器の固有の設計を利用することで複雑な演算を追加することなくジェネレータを向上させる．
結果
TreeGAN, PDGN, SP-GAN, ShapeGFと比べて一様な分布に点群を生成することで，欠損が少ない3Dオブジェクトを生成可能にした．
その他（なぜ通ったか？等）
https://github.com/yztang4/WarpingGAN.git
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