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Human-Machine Interaction Technology (HIT)

3D Object Generation and Renderer System based on VAE ResNet-GAN

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence 바로가기
  • 통권
    Volume 12 Number 4 (2023.12)바로가기
  • 페이지
    pp.142-146
  • 저자
    Min-Su Yu, Tae-Won Jung, GyoungHyun Kim, Soonchul Kwon, Kye-Dong Jung
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A440423

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
We present a method for generating 3D structures and rendering objects by combining VAE (Variational Autoencoder) and GAN (Generative Adversarial Network). This approach focuses on generating and rendering 3D models with improved quality using residual learning as the learning method for the encoder. We deep stack the encoder layers to accurately reflect the features of the image and apply residual blocks to solve the problems of deep layers to improve the encoder performance. This solves the problems of gradient vanishing and exploding, which are problems when constructing a deep neural network, and creates a 3D model of improved quality. To accurately extract image features, we construct deep layers of the encoder model and apply the residual function to learning to model with more detailed information. The generated model has more detailed voxels for more accurate representation, is rendered by adding materials and lighting, and is finally converted into a mesh model. 3D models have excellent visual quality and accuracy, making them useful in various fields such as virtual reality, game development, and metaverse.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Proposed Method
2.1 3D Object Generation using ResNet-GAN
2.2 Rendering and Mesh Transformation
3. Experimental
4. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

variational autoencoder generative adversarial network residual learning generation reconstruction voxel.

저자

  • Min-Su Yu [ Master Student, Department of Smart Convergence, Kwangwoon University, Korea ]
  • Tae-Won Jung [ Department of Immersive Content Convergence, Kwangwoon University, Korea ]
  • GyoungHyun Kim [ Master Student, Department of Interdisciplinary Information System, Graduate School of Smart Convergence, Kwangwoon University, Korea ]
  • Soonchul Kwon [ Associate professor, Department of Interdisciplinary Information System, Graduate School of Smart Convergence, Kwangwoon University, Korea ]
  • Kye-Dong Jung [ Professor, Ingenium College of Liberal Arts, Kwangwoon University, Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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