最高論文賞（Best Paper）

今年の最高論文は、マックス・プランク知能システム研究所とテュービンゲン大学のチームに所属するMichael Niemeyer、Andreas Geigerの論文です。

GIRAFFE: Representing Scenes as Compositional Generative Neural Feature Fields（GIRAFFE：シーンを組み合わせ生成型の神経特徴場として表現する）

https://arxiv.org/abs/2011.12100

論文の概要：

深層生成モデルは、高解像度でリアルな画像合成を行うことができます。しかし、多くのアプリケーションにとって、これだけでは不十分です。コンテンツ作成には、制御可能性も必要です。最近、いくつかの研究がデータ内の潜在的な変動要因を分解する方法を検討していますが、それらの多くは2次元で動作し、私たちの世界が3次元であることを無視しています。さらに、シーンの組み合わせ的性質を考慮した研究はほとんどありません。私たちの重要な仮説は、生成モデルに組み合わせ型3次元シーン表現を組み込むことで、画像合成をより制御可能にできるというものです。シーンを生成型神経特徴場として表現することで、背景から1つまたは複数の物体を分離し、個々の物体の形状と外観を分離することができ、非構造化でポーズが指定されていない画像セットから追加の監督なしで学習することができます。このシーン表現を神経レンダリングパイプラインと組み合わせることで、高速かつリアルな画像合成モデルを作成することができます。私たちの実験が示すように、私たちのモデルは個々の物体を分解し、シーン内で物体を平行移動および回転させることができ、カメラのポーズを変更することもできます。