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DeformToon3D: 基于神经辐射场的可变形三维卡通化
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种适应性框架，用于在艺术数据上训练3D-GAN，保持多视角的一致性和良好的纹理质量。通过优化方法对摄像机参数进行分布对齐，提出了纹理常规化技术，同时避免退化几何解，并展示了一种变形技术，使艺术领域的几何形态更加夸张，可以个性化的进行几何编辑，最终实现了在艺术数据集上生成、编辑和动画化个性化的3D角色。
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关键要点
- 提出了一种适应性框架，用于在艺术数据上训练3D-GAN。
- 保持多视角的一致性和良好的纹理质量。
- 通过优化方法对摄像机参数进行分布对齐。
- 提出了纹理常规化技术，避免退化几何解。
- 展示了一种变形技术，使艺术领域的几何形态更加夸张。
- 可以个性化进行几何编辑。
- 最终实现了在艺术数据集上生成、编辑和动画化个性化的3D角色。
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