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摘要我们介绍了Mesogan，这是一种生成3D神经纹理的模型。通过结合生成对抗网络（stylegan）和体积神经场渲染的优势，这种新的图形原始形式代表了中尺度的出现。原始性可以用作神经反射率壳的表面；表面上方的薄体积层，其外观参数由神经网络定义。为了构建神经外壳，我们首先使用带有仔细随机傅立叶特征的stylegan生成2D特征纹理，以支持任意尺寸的纹理而无需重复伪影。我们以学习的高度功能增强了2D功能纹理，这有助于神经场渲染器从2D纹理产生体积参数。为了促进过滤，并在当前硬件的内存约束中启用端到端培训，我们使用了层次结构纹理方法，并将模型训练在3D中尺度结构的多尺度合成数据集上。我们提出了一种在艺术参数上调节Mesogan的可能方法（例如，纤维长度，链的密度，照明方向），并演示并讨论整合基于物理的渲染器。
Mesogan：生成神经反射率壳
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