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该研究提出了一种利用半监督方法进行图片合成的新方法,通过操作图像的着色和反照率层来提高合成图像的视觉逼真度。该方法通过两个阶段的管道实现,首先以物理学渲染为目标预测准确的着色,然后采用改进的CycleGAN网络进一步提高纹理和着色的逼真度。实验证明,该方法可以产生更逼真的图像,并且训练出的网络比领域适应方法预测出更精确的深度和法线。
该研究提出了一种利用半监督方法进行图片合成的新方法,通过操作图像的着色和反照率层,训练半监督网络提高合成图像的视觉逼真度。该方法通过两个阶段的管道实现,首先以物理学渲染为目标预测准确的着色,然后采用改进的CycleGAN网络进一步提高纹理和着色的逼真度。实验结果表明,该方法可以产生更逼真的图像,并且训练出的网络比领域适应方法预测出更精确的深度和法线。
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