先来看一张海岛大片：

这可不是哪个摄影师的杰作，而是出自GANcraft之手。

原图是「我的世界」中一个马赛克画质的场景：

这下「我的世界」真的变成了，我的世界！

GANcraft由英伟达和康奈尔大学合作完成，它是一个无监督3D神经渲染框架，可以将大型3D块状世界生成为逼真图像。

空前的真实感

究竟有多逼真？和与其他模型对比来看。

以下是在两个场景中，分别使用MUNIT、GauGAN用到的SPADE、wc-vid2vid，以及NSVF-W（NSVF+NeRF-W）生成的效果。

再感受下GANcraft的效果：（画质和色彩有所压缩）

通过对比可以看到：

诸如MUNIT和SPADE这类im2im（图像到图像转换）方法，无法保持视角的一致性，这是因为模型不了解3D几何形状，而且每个帧是独立生成的。

wc-vid2vid产生了视图一致的视频，但是由于块状几何图形和训练测试域的误差累积，图像质量随着时间迅速下降。

NSVF-W也可以产生与视图一致的输出，但是看起来色彩暗淡，且缺少细节。

而GANcraft生成的图像，既保持了视图一致性，同时具有高质量。

这是怎么做到的？

原理概述

GANcraft中神经渲染的使用保证了视图的一致性，而创新的模型架构和训练方案实现了空前的真实感。

具体而言，研究人员结合了3D体积渲染器和2D图像空间渲染器，使用Hybird体素条件神经渲染方法。

首先，定义一个以体素（即体积元素）为边界的神经辐射场，并且为块的每个角，分配一个可学习的特征向量；

再使用三线性插值法，在体素内的任意位置定义位置代码，把世界表示为一个连续的体积函数；并且每个块都被分配了一个语义标签，如泥土、草地或水。

然后，使用MLP隐式定义辐射场，将位置代码、语义标签和共享的样式代码作为输入，并生成点特征（类似于辐射）及其体积密度。

最后给定相机参数，通过渲染辐射场获得2D特征图，再利用CNN转换为图像。

虽然能够建立体素条件神经渲染模型，但是没有图像能用作ground truth，为此，研究人员采用了对抗训练方式。

但是「我的世界」不同于真实世界，其街区通常具有完全不同的标签分布，比如：场景完全被雪或水覆盖，或是多个生物群落出现在一个区域。

在随机采样时，使用互联网照片进行对抗训练，会生成脱离实际的结果：

因此研究人员生成Pseudo-ground truth，用来进行训练。

使用预训练的SPADE模型，通过2D语义分割蒙版，获得具有相同语义的Pseudo-ground truth图像。

这不仅减少了标签和图像分配的不匹配，而且还能用更强的损失，来进行更快、更稳定的训练。生成效果得到了显著改善：

此外，GANcraft还允许用户控制场景语义和输出风格：

其介绍页中提到：它将每个Minecraft玩家变成了3D艺术家！

并且，简化了复杂风景场景的3D建模过程，无需多年的专业知识。