AI生成艺术-擅用Paddle点云3D-GAN模型

邁向元宇宙，AI生程藝術之路(No.3)PaddlePaddle的D點雲GAN模型By高煥堂、Vicky(謝敏清)DGAN⚫近幾年，隨著機器學習模型(如GAN)和大規模3D資料集(如ShapeNet)的出現，三維重建可以不再依賴特徵匹配，而是藉助於從大數據中學到的形狀先驗知識，來進行重建。70AI生成藝術之路：機器學習3DShapeNet資料集上訓練GAN來生成逼真的立體形狀。田技術研究所的研究人員開發的大型3DCAD模型存儲庫。該存儲庫包含超過3億個模型，其中220,000個模型被分類為使用ordNetShapeNetParts子集包含31,693個網格，分為16個常見對像類(即桌子、椅子、平面等)。每個形狀基本事實包含2-5個部分(總共50個部分類)。成完整的3D形狀，並在初始識別不確定的情況下預測下一個最佳視對象。D件(Object)的複雜形狀表徵。於是，對事物形狀表(特)徵的學習成為位是不同的。對於不可見的部位，它的重建質量會略低於可見的部位。法必須通過利用訓練數據的形易受到過度擬合的影響。這種對看不見的對像類別的概括是架構設計和訓練方法的功能。72AI生成藝術之路：機器學習習的發展，基於深度學習的點雲處理方法越來越受到關注。ShapeNet數據集⚫⚫ShapeNet數據集的放置於您的工作區：74AI生成藝術之路：機器學習rainer-ees-76AI生成藝術之路：機器學習程式(2)：使用PaddlePaddle的DatasetShapeNetdata/chair/train/裡的第1張圖像，並且繪出來。rer-ees-78AI生成藝術之路：機器學習t-如何寫入點雲3D圖像80AI生成藝術之路：機器學習rer-eeses-t-82AI生成藝術之路：機器學習 寫入檔案(儲存於/ShapeNet_data/)裡，如下：eNetGAN利爾大學的IanGoodfellow在2014年N抗)，但又展現出教學相長，共同成長的美好機制和效果。這兩個角84AI生成藝術之路：機器學習學生創作，兩者互相較量(對抗)，但又展現出教學相長的效果。例如，在Gz者其他條件D師)負責辨別一張圖片的真或假。它的輸入是一張圖片，進行辨別之後，輸出其判斷爲真品或假品的概率。如果輸出值愈其爲假品的概率愈大。DG成的假品來輸入給D。其目的是要訓練D，以便提升它判斷圖片真或假了，這意味著G的作品不够逼真，此時G就會依據D的反饋而調整其參製出來非常逼真的作品(假品)了。⚫訓練300回合。由生成器(Generator)自己學習重建點雲3D圖像。r86AI生成藝術之路：機器學習er-eeses-t-88AI生成藝術之路：機器學習m)))))90AI生成藝術之路：機器學習m---a92AI生成藝術之路：機器學習練這是典型的GAN訓練模式。此程式也會把典型GAN訓練過程的圖像儲存起來。以便給您觀察GAN訓練過程的圖像生成過程。rr-eeses-94AI生成藝術之路：機器學習t--))))96AI生成藝術之路：機器學習)-m)))98AI生成藝術之路：機器學習)))m--lG100AI生成藝術之路：機器學習ee-102AI生成藝術之路：機器學習程式(6)：優化GAN模型的學習能力⚫⚫⚫⚫⚫=rer-eese104AI生成藝術之路：機器學習s-t--))106AI生成藝術之路：機器學習)))-m))108AI生成藝術之路：機器學習)))m--l110AI生成藝術之路：機