用糊图也能生成新视角照片？ 2D图片“脑补”3D模型

2D图片“脑补”3D模型，这次真的只用一张图就行了——
只需要给AI随便喂一张照片，它就能从不一样的角度给你生成“新视图”：

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不仅能搞定360°的椅子和汽车，连人脸也玩出了新花样，从“死亡自拍”角度到仰视图都能生成：

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更有意思的是，这只名叫Pix2NeRF的AI ，连训练用的数据集都有点“与众不同” ，可以在没有3D数据、多视角或相机参数的情况下学会生成新视角。
可以说是又把NeRF系列的AI们卷上了一个新高度。
用GAN+自动编码器学会“脑补”
在此之前， NeRF能通过多视图训练AI模型，来让它学会生成新视角下的3D物体照片。
然而，这也导致一系列采用NeRF方法的模型，包括PixelNeRF和GRF ，都需要利用多视图数据集才能训练出比较好的2D生成3D模型效果。

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而多视图数据集往往有限，训练时间也比较长。
因此，作者们想出了一个新方法，也就是用自动编码器来提取物体姿态和形状特征，再用GAN直接生成全新的视角图片。
Pix2NeRF包含三种类型的网络架构，即生成网络G ，判别网络D和编码器E 。
其中，生成网络G和判别网络D组成生成对抗网络GAN ，而编码器E和生成网络G用于构成自动编码器：

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首先，自动编码器可以通过无监督学习，来获取输入图像的隐藏特征，包括物体姿态和物体形状，并利用学习到的特征重建出原始的数据；
然后，再利用GAN来通过姿态和形状数据，重构出与原来的物体形状不同的新视图。
这里研究人员采用了一种叫做π-GAN的结构，生成3D视角照片的效果相比其他类型的GAN更好（作者们还对比了采用HoloGAN的一篇论文）：

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那么，这样“混搭”出来的AI模型，效果究竟如何？
用糊图也能生成新视角
作者们先是进行了一系列的消融实验，以验证不同的训练方法和模型架构，是否真能提升Pix2NeRF的效果。
例如，针对模型去掉GAN逆映射、自动编码器，或不采用warmup针对学习率进行预热等，再尝试生成新视角的人脸：

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其中， GAN逆映射（inversion）的目的是将给定的图像反转回预先训练的GAN模型的潜在空间中，以便生成器从反转代码中重建图像。
实验显示，除了完整模型（fullmodel）以外，去掉各种方法的模型，生成人脸的效果都不够好。
随后，作者们又将生成照片的效果与其他生成新视图的AI模型进行了对比。
结果表明，虽然Pix2NeRF在ShapeNet-SRN的生成效果上没有PixelNeRF好，但效果也比较接近：

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而在CelebA和CARLA数据集上， Pix2NeRF基本都取得了最好的效果。