一种基于生成对抗网络的三维目标生成方法

文章提出了一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GAN)的三维目标生成算法,能从符合高斯正态分布的随机数中生成目标的三维图像。首先,将随机噪声输入生成器,经过一系列的卷积和Transformer块运算后,生成器生成对应目标的三维图像,然后判别器对生成的目标图像和真实的目标图像进行二值判别。通过生成器和判别器的交替训练,不断提升生成器生成三维目标的质量,最终达到准确的生成性能。