要約
高解像度の深層生成形状モデルをスケーリングする問題について考察します。物体の標準的な視点表現から着想を得て、6つの直交深度投影に対してスーパーレゾリューションを行うネットワークを用いた3Dオブジェクトの高速アップサンプリング手法を提案します。これにより、3D空間で直接処理を行う方法よりも効率的に高解像度のオブジェクトを生成することが可能になります。2D深度スーパーレゾリューションの問題をシルエットと深度予測に分解することで、構造と細部の詳細を両方捉えることができます。これにより、単一のネットワークでは困難なシャープなエッジをより容易に生成することができます。我々は、高解像度3Dオブジェクトに関する複数の実験で本手法を評価し、システムが最大512$\mathbf{\times}$512$\mathbf{\times}$512というこのタスクにおいて報告された最高解像度での新規オブジェクトを正確に予測できる能力を示しました。ShapeNetデータセットにおけるRGB画像からの3Dオブジェクト再構成において最先端の性能を達成しており、さらに初めて有効な3Dスーパーレゾリューション手法であることを示しています。