我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格，并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。特别是，我们使用基于光栅化的可微分渲染器来获取 RGB 图像和轮廓。我们利用两个 2D 鉴别器，分别在 RGB 图像和轮廓上，对输入是真实的还是假的进行分类。整个模型是端到端可训练的。
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我们通过两个潜在代码生成 3D SDF 和纹理场。我们利用 DMTet 从 SDF 中提取 3D 表面网格，并查询表面点处的纹理场以获取颜色。我们使用在 2D 图像上定义的对抗损失进行训练。特别是，我们使用基于光栅化的可微分渲染器来获取 RGB 图像和轮廓。我们利用两个 2D 鉴别器，分别在 RGB 图像和轮廓上，对输入是真实的还是假的进行分类。整个模型是端到端可训练的。