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김홍직 (한밭대학교) 이희열 (한밭대학교) 라승탁 (한밭대학교) 김정윤 (한밭대학교) 오승진 (한밭대학교) 김기범 (한밭대학교) 유하영 (한밭대학교) 이태윤 (한밭대학교) 오준혁 (한밭대학교) 이승호 (한밭대학교)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2022년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집
발행연도
2022.11
수록면
334 - 337 (4page)

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In this paper, Auto Encoder and Variational Auto Encoder were compared in generating UV Position Map, which is one of the important factors for 3D face reconstruction. Both models were trained from the same MNIST data, and as a result of training, the performance of Variational Auto Encoder was better. This seems to be the effect of the reparameterization trick that Auto Encoder does not have. Since the encoder extracts the mean and variance of the input data and uses them, the decoder knows the distribution information of the input data, so more sophisticated images can be created. Through this, by using the flow field of the continuous UV position map generated by VAE, it can be added as a new input to NeRF, and a novel view with more natural and various angles can be created than that of the existing NeRF.

목차

Abstract
I. 서론
II. 본론
Ⅲ. 구현
IV. 결론 및 향후 연구방향
참고문헌

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