单次生成域适应在3D生成对抗网络中的应用

本文解决了3D生成模型在域适应中的高数据需求问题，提出了一种新颖的单次3D生成域适应方法（One-shot 3D GDA），通过单张参考图像便可将预训练的3D生成器迁移至新域。该方法通过选择特定的权重集进行微调并结合四种先进的损失函数，显著提升了生成图像的多样性和一致性，具备扩展到零-shot场景的能力，为3D内容生成提供了重要的技术支持。