苹果联合学界提出“⽣成多平⾯图像”⽅法⽤最少修改让2D⽣成对抗⽹络实现3D感知

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在生成高质量图像方面，生成对抗网络（GAN）在近几年取得了令人印象深刻的进展。

这些进步大多集中在生成器的输出空间和给定的数据集设置相同方面，这些输出通常是图像，有时也是3D卷形式。

而最新的研究主要体现在生成与现有的训练数据不同的新输出上。这包括为一类对象生成3D几何图形和相应的纹理的方法，给定的数据集只包含广泛可用的单视图图像。（剩余1648字）

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