以前的纵向图像生成方法大致分为两类:2D GAN和3D感知的GAN。 2D GAN可以产生高保真肖像,但具有低视图一致性。 3D感知GaN方法可以维护查看一致性,但它们所生成的图像不是本地可编辑的。为了克服这些限制,我们提出了FENERF,一个可以生成查看一致和本地可编辑的纵向图像的3D感知生成器。我们的方法使用两个解耦潜码,以在具有共享几何体的空间对齐的3D卷中生成相应的面部语义和纹理。从这种底层3D表示中受益,FENERF可以联合渲染边界对齐的图像和语义掩码,并使用语义掩模通过GaN反转编辑3D音量。我们进一步示出了可以从广泛可用的单手套图像和语义面膜对中学习这种3D表示。此外,我们揭示了联合学习语义和纹理有助于产生更精细的几何形状。我们的实验表明FENERF在各种面部编辑任务中优于最先进的方法。
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