초록
우리는 비지도 방식으로 복셀화된 3D 형태의 기본 구조를 학습하는 생성 모델인 변분형태학습기(Variational Shape Learner, VSL)를 제안합니다. 스킵 연결을 사용함으로써, 우리의 모델은 객체의 잠재적이고 계층적인 표현을 성공적으로 학습하고 추론할 수 있습니다. 또한, VSL의 잠재 확률적 다양체에서 샘플링을 통해 실제적인 3D 객체를 쉽게 생성할 수 있습니다. 우리는 이 생성 모델이 2D 이미지로부터 단일 이미지 3D 모델 검색을 수행하도록 엔드투엔드로 훈련될 수 있음을 보여줍니다. 실험 결과는 양적 및 질적으로 우리의 제안 모델이 다양한 작업에서 개선된 일반화 능력을 보임을 입증하며, 여러 최신 대안들과 비교하여 더 나은 또는 유사한 성능을 나타냅니다.