{"id":325554,"date":"2021-06-27T15:00:07","date_gmt":"2021-06-27T15:00:07","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=325554"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=325554","title":{"rendered":"\u041f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0432\u0437\u0433\u043b\u044f\u0434 \u043d\u0430 \u043a\u043e\u0434 \u0438\u0437 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435\u0433\u043e \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434\u0430 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432 2021 \u2014 GIRAFFE"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/9ad\/0ef\/f28\/9ad0eff28e14496ac3f1201e5a0e3601.jpg\" width=\"780\" height=\"440\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>25 \u0438\u044e\u043d\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f <abbr title=\"\u041a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\">CVPR<\/abbr> \u2013 2021, \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u0432! \u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f <abbr title=\"\u041e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u2014 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0432 \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0432 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438\">SLAM<\/abbr>, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0437\u044b, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b, \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e\u0434\u043d\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<sup>[1]<\/sup> \u2014 NeRF, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0451.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b\u0438 \u043e <a href=\"https:\/\/m-niemeyer.github.io\/project-pages\/giraffe\/index.html\">\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435<\/a> <abbr title=\"\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\">GIRAFFE<\/abbr><sup>[2]<\/sup>. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437 \u0437\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430, \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN, NeRF \u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0435, \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0438\u0437 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u2014 \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0448\u0430\u0433 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0441 \u043a \u043c\u0438\u0440\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e 3D-\u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u0430. \u041a \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u043e <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/a> \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> GIRAFFE  \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0430 \u041a\u0414\u041f\u0412 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 GIRAFFE.<\/p>\n<hr>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/b0a\/126\/bac\/b0a126bac83ef2a6b00211df881f287b.gif\" alt=\"\u0412\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e GAN \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GIRAFFE. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f MIT\" title=\"\u0412\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e GAN \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GIRAFFE. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f MIT\" width=\"600\" height=\"363\"><figcaption>\u0412\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e GAN \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GIRAFFE. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f MIT<\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u0441\u0432\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p><iframe id=\"60d86b809b18798fbe34cb64\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60d86b809b18798fbe34cb64\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p><em>\u041d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f NeRF<\/em><\/p>\n<p>\u0413\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2003.08934\">NeRF<\/a> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 \u0435\u0451 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0437\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430. \u041e\u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0435\u0439 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Light_field\">\u0441\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439<\/a>, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 <em>(x,y,z)<\/em> \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u043b\u0443\u0447 \u0441 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <em>(\u03b8, \u03c6)<\/em> \u043d\u0430 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0443. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432\u0434\u043e\u043b\u044c \u043b\u0443\u0447\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0435\u0451 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 <em>\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0438\u0437\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/em> \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u044d\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ray_tracing_(graphics)\">\u0442\u0440\u0430\u0441\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0435\u0439<\/a>. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b NeRF \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043d\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0430\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00ab<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Structure_from_motion\">\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a>\u00bb.<\/p>\n<h3>GIRAFFE<\/h3>\n<p><iframe id=\"60d86b9b920526a288c7e11a\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60d86b9b920526a288c7e11a\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p><em>\u041d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f GIRAFFE<\/em><\/p>\n<h3>\u041e\u0431\u0437\u043e\u0440&nbsp;<\/h3>\n<p>\u0412 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, GIRAFFE \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 &#171;\u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432&#187;, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u0432 NeRFs. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 <abbr title=\"\u0422\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c\">\u0432\u043e\u043a\u0441\u0435\u043b<\/abbr> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430. <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 GAN \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u0434\u044b \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0441\u0446\u0435\u043d\u0443. \u041f\u043e\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a 3D-\u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0443, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0446\u0435\u043b\u0443\u044e \u0441\u0446\u0435\u043d\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a. \u041f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 NeRF \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0444\u043e\u043d \u0441 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 NeRF \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u00ab\u0441\u0446\u0435\u043d\u0443\u00bb \u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u044f \u2014 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u043a \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0432\u043e\u0437\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f RGB \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u201c\u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 <abbr title=\"\u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043d \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f\">\u0438\u043d\u0434\u0443\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435<\/abbr> \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c \u0432 \u043a\u0430\u043d\u043e\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438\u201d.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/m-niemeyer.github.io\/project-pages\/giraffe\/index.html\">\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <\/a>GIRAFFE \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439<a href=\"https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe\"> \u043a\u043e\u0434<\/a>, \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d. \u042f \u0434\u0430\u043c \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e \u0438\u0445 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 GIRAFFE \u2014 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b.<\/p>\n<h3>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe\">\u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439<\/a> GIRAFFE \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u0441 \u0443\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0424\u0430\u0439\u043b configs\/default.yaml \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 configs\/256res\/cars_256\/pretrained.yaml, \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430 inherit_from \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u044b \u00ab\u043a\u043b\u044e\u0447 \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0432 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c render.py &lt;CONFIG.yaml&gt; \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c \u2014 train.py &lt;CONFIG.yaml&gt;.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u044b \u0432 \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e <a href=\"https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe#tl-dr---quick-start\">\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0443<\/a> \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 README.md: \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u0440\u044f\u0434 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/c3c\/364\/2e9\/c3c3642e98fac97c78debc876fa76047.gif\" alt=\"\u0412\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars (\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f MIT)\" title=\"\u0412\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars (\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f MIT)\" width=\"600\" height=\"363\"><figcaption>\u0412\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars (\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f MIT)<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/ai.stanford.edu\/~jkrause\/cars\/car_dataset.html\">\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435<\/a> \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439 \u0441 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c, \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043d\u0438\u0445 \u2014  \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0444\u043e\u043d\u0430, \u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441. \u042d\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 configs\/default.yaml \u043a\u043b\u044e\u0447\u043e\u043c render_program, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u2014 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a. \u041e\u043d\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442 \u00ab\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430\u00bb, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440 GIRAFFE \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u044f\u0441\u044c \u043a render.py.<\/p>\n<p>\u0412 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 render_full_visualization \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 im2scene.giraffe.rendering.Renderer \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0440\u044f\u0434 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 if, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0449\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0435\u0449\u0451 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430: object_translation_circle, render_camera_elevation \u0438 render_add_cars. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u0432 \u0434\u0435\u043b\u0435. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c cars_256_pretrained_more.yaml \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"yaml\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) inherit_from: configs\/256res\/cars_256.yaml training:   out_dir:  out\/cars256_pretrained test:   model_file: https:\/\/s3.eu-central-1.amazonaws.com\/avg-projects\/giraffe\/models\/checkpoint_cars256-d9ea5e11.pt rendering:   render_dir: rendering   render_program: ['render_camera_elevation', 'render_add_cars']<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b, \u043e\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b \u0441 \u043a\u043b\u044e\u0447\u043e\u043c render_program \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430; \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python render.py configs\/256res\/cars_256_pretrained_more.yaml<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/946\/eeb\/aa8\/946eebaa82ea7225209f2a871445dbd4.gif\" alt=\"\u041f\u043e\u0434\u044a\u0451\u043c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0444\u043e\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0432\u0438\u0434\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b: \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0430\u0432\u0442\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0432\u043d\u0438\u0437. \" title=\"\u041f\u043e\u0434\u044a\u0451\u043c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0444\u043e\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0432\u0438\u0434\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b: \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0430\u0432\u0442\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0432\u043d\u0438\u0437. \" width=\"600\" height=\"363\"><figcaption>\u041f\u043e\u0434\u044a\u0451\u043c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0444\u043e\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0432\u0438\u0434\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b: \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0430\u0432\u0442\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0432\u043d\u0438\u0437. <\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/bb1\/1fa\/cb1\/bb11facb1ed867be73a3561635389482.gif\" alt=\"\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars\" title=\"\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars\" width=\"600\" height=\"363\"><figcaption>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0430\u044e\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u0438? \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 Renderer. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0441 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c object_rotation \u0432\u044b\u0448\u0435  \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 Renderer.render_object_rotation.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) class Renderer(object):     # ...     def render_object_rotation(self, img_out_path, batch_size=15, n_steps=32):         gen = self.generator         bbox_generator = gen.bounding_box_generator          n_boxes = bbox_generator.n_boxes          # Set rotation range         is_full_rotation = (bbox_generator.rotation_range[0] == 0                             and bbox_generator.rotation_range[1] == 1)         n_steps = int(n_steps * 2) if is_full_rotation else n_steps         r_scale = [0., 1.] if is_full_rotation else [0.1, 0.9]          # Get Random codes and bg rotation         latent_codes = gen.get_latent_codes(batch_size, tmp=self.sample_tmp)         bg_rotation = gen.get_random_bg_rotation(batch_size)          # Set Camera         camera_matrices = gen.get_camera(batch_size=batch_size)         s_val = [[0, 0, 0] for i in range(n_boxes)]         t_val = [[0.5, 0.5, 0.5] for i in range(n_boxes)]         r_val = [0. for i in range(n_boxes)]         s, t, _ = gen.get_transformations(s_val, t_val, r_val, batch_size)          out = []         for step in range(n_steps):             # Get rotation for this step             r = [step * 1.0 \/ (n_steps - 1) for i in range(n_boxes)]             r = [r_scale[0] + ri * (r_scale[1] - r_scale[0]) for ri in r]             r = gen.get_rotation(r, batch_size)              # define full transformation and evaluate model             transformations = [s, t, r]             with torch.no_grad():                 out_i = gen(batch_size, latent_codes, camera_matrices,                             transformations, bg_rotation, mode='val')             out.append(out_i.cpu())         out = torch.stack(out)         out_folder = join(img_out_path, 'rotation_object')         makedirs(out_folder, exist_ok=True)         self.save_video_and_images(             out, out_folder, name='rotation_object',             is_full_rotation=is_full_rotation,             add_reverse=(not is_full_rotation))     # ...<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446 \u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f r \u0434\u043b\u044f \u0447\u043b\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u043d \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0447\u043b\u0435\u043d\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430 (\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0430) \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN \u2014 forward, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u043e\u043c generator \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 default.yaml. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 im2scene.giraffe.models.__init<strong>__<\/strong>.py, \u0442\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0441 im2scene.giraffe.models.generator.Generator.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) from im2scene.giraffe.models import generator # ... generator_dict = {     'simple': generator.Generator, }<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u043f\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 Generator.forward. \u041e\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a transformations, bg_rotation \u0438 camera_matrices, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0438\u0445 \u0432 \u0441\u0432\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 volume_render_image, \u0433\u0434\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u043c\u0430\u0433\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438. \u041b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u0434\u044b \u0432\u0441\u0435\u0445 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u043d\u0430\u0448 \u0444\u043e\u043d, \u0440\u0430\u0437\u0431\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0438\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b \u0438 \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) z_shape_obj, z_app_obj, z_shape_bg, z_app_bg = latent_codes<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0434\u0435\u0441\u044c \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0439\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 torch.randn:<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) class Generator(nn.Module):     # ...     def get_latent_codes(self, batch_size=32, tmp=1.):         z_dim, z_dim_bg = self.z_dim, self.z_dim_bg         n_boxes = self.get_n_boxes()         def sample_z(x): return self.sample_z(x, tmp=tmp)         z_shape_obj = sample_z((batch_size, n_boxes, z_dim))         z_app_obj = sample_z((batch_size, n_boxes, z_dim))         z_shape_bg = sample_z((batch_size, z_dim_bg))         z_app_bg = sample_z((batch_size, z_dim_bg))         return z_shape_obj, z_app_obj, z_shape_bg, z_app_bg      def sample_z(self, size, to_device=True, tmp=1.):         z = torch.randn(*size) * tmp         if to_device:             z = z.to(self.device)         return z     # ...<\/code><\/pre>\n<p>\u0410 \u0437\u0434\u0435\u0441\u044c \u043f\u0440\u044f\u043c\u043e\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434 \u0434\u0435\u043a\u043e\u0434\u0435\u0440\u0430 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0438 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u0437\u043e\u0440\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u0432 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f <em>\u03c3<\/em>  \u0438 RGB (\u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a) \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430. \u041a \u0444\u043e\u043d\u0443 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440 (\u0434\u043b\u044f \u0443\u0434\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u0438 \u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u044b).<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) n_iter = n_boxes if not_render_background else n_boxes + 1 # ... for i in range(n_iter):     if i &lt; n_boxes:  # Object         p_i, r_i = self.get_evaluation_points(pixels_world,             camera_world, di, transformations, i)         z_shape_i, z_app_i = z_shape_obj[:, i], z_app_obj[:, i]         feat_i, sigma_i = self.decoder(p_i, r_i, z_shape_i, z_app_i)         # ...     else:  # Background         p_bg, r_bg = self.get_evaluation_points_bg(pixels_world,             camera_world, di, bg_rotation)         feat_i, sigma_i = self.background_generator(             p_bg, r_bg, z_shape_bg, z_app_bg)         # ...     feat.append(feat_i)     sigma.append(sigma_i) # ...<\/code><\/pre>\n<p>\u0417\u0430\u0442\u0435\u043c, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u03c3 max \u043b\u0438\u0431\u043e \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0433\u043e \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 composite_function \u0438\u0437 \u044d\u0442\u0438\u0445 \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u044f.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) sigma_sum, feat_weighted = self.composite_function(sigma, feat)<\/code><\/pre>\n<p>\u041e\u043a\u043e\u043d\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u0432\u0437\u0432\u0435\u0448\u0438\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0442\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u043e \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0443 <em>\u03c3&nbsp;<\/em> \u0432\u0434\u043e\u043b\u044c \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0430. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u2014 \u043e\u0434\u0438\u043d \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e\u043c \u043e\u043a\u043d\u0435 \u0430\u043d\u0438\u043c\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0448\u0435. \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0443\u0437\u043d\u0430\u0442\u044c \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u044b di \u0438 ray_vector, \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 generator.py,<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) weights = self.calc_volume_weights(di, ray_vector, sigma_sum) feat_map = torch.sum(weights.unsqueeze(-1) * feat_weighted, dim=-2)<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0434\u0432\u043e\u0434\u044f \u0438\u0442\u043e\u0433\u0438, \u0434\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u043f\u0440\u043e\u0431\u0443\u0435\u043c \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0443 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430: \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u044d\u0444\u0444\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e, \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043a\u043e\u043c\u0431\u0438\u043d\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b. \u0414\u043b\u044f \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u043c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0445 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043a \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0443 Renderer \u0432 rendering.py.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) class Renderer(object):     # ...     def render_full_visualization(self, img_out_path,             render_program=['object_rotation']):         for rp in render_program:             # ...             # APPEND THIS TO THE END OF render_full_visualization             if rp == 'object_wipeout':                 self.set_random_seed()                 self.render_object_wipeout(img_out_path)     # ...     # APPEND THIS TO THE END OF rendering.py     def render_object_wipeout(self, img_out_path, batch_size=15,             n_steps=32):         gen = self.generator          # Get values         latent_codes = gen.get_latent_codes(batch_size, tmp=self.sample_tmp)         bg_rotation = gen.get_random_bg_rotation(batch_size)         camera_matrices = gen.get_camera(batch_size=batch_size)         n_boxes = gen.bounding_box_generator.n_boxes         s = [[0., 0., 0.]              for i in range(n_boxes)]         n_steps = int(n_steps * 2)         r_scale = [0., 1.]          if n_boxes == 1:             t = []             x_val = 0.5         elif n_boxes == 2:             t = [[0.5, 0.5, 0.]]             x_val = 1.0          out = []         for step in range(n_steps):             # translation             i = step * 1.0 \/ (n_steps - 1)             ti = t + [[0.1, i, 0.]]             # rotation             r = [step * 1.0 \/ (n_steps - 1) for i in range(n_boxes)]             r = [r_scale[0] + ri * (r_scale[1] - r_scale[0]) for ri in r]              transformations = gen.get_transformations(s, ti, r, batch_size)             with torch.no_grad():                 out_i = gen(batch_size, latent_codes, camera_matrices,                             transformations, bg_rotation, mode='val')             out.append(out_i.cpu())         out = torch.stack(out)          out_folder = join(img_out_path, 'object_wipeout')         makedirs(out_folder, exist_ok=True)         self.save_video_and_images(             out, out_folder, name='object_wipeout',             add_reverse=True)<\/code><\/pre>\n<p>\u0421\u043a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0439\u0442\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 rendering.py \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0439\u0442\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 configs\/256res\/cars_256_pretrained_wipeout.yaml:<\/p>\n<pre><code class=\"yaml\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) inherit_from: configs\/256res\/cars_256.yaml training:   out_dir:  out\/cars256_pretrained test:   model_file: https:\/\/s3.eu-central-1.amazonaws.com\/avg-projects\/giraffe\/models\/checkpoint_cars256-d9ea5e11.pt rendering:   render_dir: rendering   render_program: ['object_wipeout']<\/code><\/pre>\n<p>\u0412\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0432 python render.py configs\/256res\/cars_256_pretrained_wipeout.yaml, \u0432\u044b \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e \u0442\u0430\u043a\u043e\u0439 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/8c6\/611\/c37\/8c6611c37c15f936c74285129e824770.gif\" alt=\"\u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u00abwipeout\u00bb, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 Cars. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e.\" title=\"\u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u00abwipeout\u00bb, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 Cars. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e.\" width=\"600\" height=\"363\"><figcaption>\u041e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442 \u00abwipeout\u00bb, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 Cars. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a\u0438\u043c \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0440\u0438 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0438 \u0441\u043b\u0435\u0432\u0430 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e.<\/figcaption><\/figure>\n<h2>\u0417\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/h2>\n<p>GIRAFFE \u2014 \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430\u0445\u0432\u0430\u0442\u044b\u0432\u0430\u044e\u0449\u0435\u0435 \u043f\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 \u043f\u043e\u0442\u043e\u043a\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435\u0434\u043d\u0438\u0445 \u0438\u0441\u0441\u043b\u0435\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 NeRF \u0438 GAN. \u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u0441\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0449\u043d\u044b\u0439, \u0440\u0430\u0441\u0448\u0438\u0440\u044f\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a, \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u044c \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c \u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u043c \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435.<\/p>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0438<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2003.08934\">[1]<\/a> Ben Mildenhall, Pratul P. Srinivasan, Matthew Tancik, Jonathan T. Barron, Ravi Ramamoorthi, Ren Ng \u2014 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis (2020), ECCV 2020.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2011.12100\">[2]<\/a> Michael Niemeyer, Andreas Geiger \u2014 GIRAFFE: Representing Scenes as Compositional Generative Neural Feature Fields (2021), CVPR 2021.<\/p>\n<\/div>\n<\/details>\n<p>\u0421\u0442\u0430\u0442\u044c\u044f \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u043d\u044b\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u0435\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u0438 \u043d\u0430\u043f\u043e\u043c\u0438\u043d\u0430\u0435\u0442 \u043e \u0442\u043e\u043c, \u043d\u0430\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e \u0440\u0430\u0437\u0432\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435. \u041d\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0434\u0432\u0438\u0433\u0430\u0442\u044c \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u044c \u0432\u043f\u0435\u0440\u0451\u0434 \u043f\u043e-\u043f\u0440\u0435\u0436\u043d\u0435\u043c\u0443 \u043d\u0443\u0436\u043d\u044b \u043b\u044e\u0434\u0438. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u043c \u0438\u043d\u0435\u0442\u0435\u0441\u043d\u0430 \u0441\u0444\u0435\u0440\u0430 \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u043e \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c\u0441\u044f \u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u0435 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u00abMachine Learning \u0438&nbsp;Deep Learning\u00bb<\/a>, \u0433\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u043d\u043e\u0436\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0435\u0442\u0435\u0439, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN, \u0430 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0430\u0441 \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u0435\u0441\u0443\u0435\u0442 \u043b\u0430\u043a\u043e\u043d\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 Python, \u0432\u044b \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442\u0435 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u044c \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0448 \u043a\u0443\u0440\u0441 \u043e <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FPW&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0435 \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u043c \u044f\u0437\u044b\u043a\u0435<\/a>.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/habrastorage.org\/getpro\/habr\/upload_files\/fc2\/21e\/9a3\/fc221e9a3d1c9d1ddfe539c179c0caff.png\" width=\"1000\" height=\"200\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p><a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/courses\/?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ALLCOURSES&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u0423\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435<\/a>, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u043e\u043a\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u0432 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0445 \u0441\u043f\u0435\u0446\u0438\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0441\u0442\u044f\u0445 \u0438\u043b\u0438 \u043e\u0441\u0432\u043e\u0438\u0442\u044c \u0438\u0445 \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dstpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DSPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Scientist<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataanalystpro?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DAPR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Data Analyst<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/dataengineer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=150621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e Data Engineering<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<details class=\"spoiler\">\n<summary>\u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u0438 \u0438 \u043a\u0443\u0440\u0441\u044b<\/summary>\n<div class=\"spoiler__content\">\n<p><strong>\u041f\u0420\u041e\u0424\u0415\u0421\u0421\u0418\u0418<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-fullstack-web-developer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FPW&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Fullstack-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u043d\u0430 Python<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_JAVA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Java-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/java-qa-engineer?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_QAJA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f QA-\u0438\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440 \u043d\u0430 JAVA<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/frontend?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_FR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Frontend-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cybersecurity?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_HACKER&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u042d\u0442\u0438\u0447\u043d\u044b\u0439 \u0445\u0430\u043a\u0435\u0440<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/cplus?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_CPLUS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f C++ \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/game-dev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_GAMEDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0420\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0438\u0433\u0440 \u043d\u0430 Unity<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/webdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_WEBDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f \u0412\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/iosdev?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_IOSDEV&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f iOS-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/android?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ANDR&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u044f Android-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0447\u0438\u043a \u0441 \u043d\u0443\u043b\u044f<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>\u041a\u0423\u0420\u0421\u042b<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-programma-machine-learning-online?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_ML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e&nbsp;Machine Learning<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abMachine Learning \u0438&nbsp;Deep Learning\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math-stat-for-ds#syllabus?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MAT&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/math_and_ml?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MATML&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u041c\u0430\u0442\u0435\u043c\u0430\u0442\u0438\u043a\u0430 \u0438&nbsp;Machine Learning \u0434\u043b\u044f Data Science\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/python-for-web-developers?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_PWS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00abPython \u0434\u043b\u044f \u0432\u0435\u0431-\u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/algo?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_algo&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u00ab\u0410\u043b\u0433\u043e\u0440\u0438\u0442\u043c\u044b \u0438&nbsp;\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445\u00bb<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/analytics?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_SDA&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e&nbsp;\u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0442\u0438\u043a\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445<\/a><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>  <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/devops?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_DEVOPS&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u041a\u0443\u0440\u0441 \u043f\u043e&nbsp;DevOps<\/a><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<\/details>\n<\/div>\n<p> \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <a href=\"https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/564896\/\"> https:\/\/habr.com\/ru\/company\/skillfactory\/blog\/564896\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n<div class=\"post__text post__text_v2\" id=\"post-content-body\">\n<figure class=\"full-width\"><figcaption><\/figcaption><\/figure>\n<p>25 \u0438\u044e\u043d\u044f \u0437\u0430\u0432\u0435\u0440\u0448\u0438\u043b\u0430\u0441\u044c \u043a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f <abbr title=\"\u041a\u043e\u043d\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\">\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432&#187;>CVPR<\/abbr> \u2013 2021, \u0438 \u043a\u0430\u043a\u0430\u044f \u0437\u0430\u043c\u0435\u0447\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0430\u044f \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430 \u0434\u043e\u043a\u043b\u0430\u0434\u043e\u0432! \u0413\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u043e\u043b\u0436\u0430\u0435\u0442 \u0434\u043e\u043c\u0438\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0432 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u044c\u044e\u0442\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u0437\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f: \u0443 \u043d\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u044b \u0434\u043b\u044f <abbr title=\"\u041e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u2014 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0432 \u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043d\u043e\u043c\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0432\u0430\u0445 \u0434\u043b\u044f \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0432 \u043d\u0435\u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0432 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438\">\u0435 \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0440\u0442\u044b \u0432 \u0437\u0430\u0440\u0430\u043d\u0435\u0435 \u0438\u0437\u0432\u0435\u0441\u0442\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0441 \u043e\u0434\u043d\u043e\u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u044b\u043c \u043a\u043e\u043d\u0442\u0440\u043e\u043b\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0443\u0449\u0435\u0433\u043e \u043c\u0435\u0441\u0442\u043e\u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0439\u0434\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0443\u0442\u0438&#187;>SLA<\/abbr>, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u043f\u043e\u0437\u044b, \u043e\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u0438\u043d\u044b, \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u044b \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u043e\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u043a\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e\u0433\u043e\u0434\u043d\u0438\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0432\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<sup>[1]<\/sup> \u2014 NeRF, \u0438 \u044d\u0442\u043e \u0434\u0430\u043b\u0435\u043a\u043e \u043d\u0435 \u0432\u0441\u0451.<\/p>\n<p>\u0412\u043e\u0437\u043c\u043e\u0436\u043d\u043e, \u0432\u044b \u0443\u0436\u0435 \u0441\u043b\u044b\u0448\u0430\u043b\u0438 \u043e <a href=\"https:\/\/m-niemeyer.github.io\/project-pages\/giraffe\/index.html\">\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0435<\/a> <abbr title=\"\u041f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432\">\u043d\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432&#187;>GIRAFFE<\/abbr><sup>[2]<\/sup>. \u041f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0432 \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437 \u0437\u0430 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0443\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0433\u043e\u0434\u0430, \u043e\u043d\u0430 \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u044f\u0435\u0442 \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN, NeRF \u0438 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f. \u041e\u0434\u043d\u0430\u043a\u043e, \u0447\u0442\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u0435\u0435, \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043c\u043e\u0434\u0443\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u0444\u0440\u0435\u0439\u043c\u0432\u043e\u0440\u043a \u043a\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d \u0438\u0437 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u043c \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u043c \u0441\u0442\u0438\u043b\u0435 \u2014 \u0438 \u044d\u0442\u043e \u043d\u0430 \u0448\u0430\u0433 \u043f\u0440\u0438\u0431\u043b\u0438\u0436\u0430\u0435\u0442 \u043d\u0430\u0441 \u043a \u043c\u0438\u0440\u0443 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e 3D-\u0434\u0438\u0437\u0430\u0439\u043d\u0430. \u041a \u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043a\u0443\u0440\u0441\u0430 \u043e <a href=\"https:\/\/skillfactory.ru\/ml-and-dl?utm_source=infopartners&amp;utm_medium=habr&amp;utm_campaign=habr_MLDL&amp;utm_term=regular&amp;utm_content=270621\">\u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0433\u043b\u0443\u0431\u043e\u043a\u043e\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438<\/a> \u0434\u0435\u043b\u0438\u043c\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0432\u043e\u0434\u043e\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438, \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u0441\u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 <a href=\"https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe\">\u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/a> GIRAFFE  \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u043e\u0432 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439. \u041d\u0430 \u041a\u0414\u041f\u0412 \u0432\u044b \u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u043a\u0430\u0434\u0440 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u0435\u0437\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u0438 GIRAFFE.<\/p>\n<hr>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0412\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u043e\u0433\u043e GAN \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e GIRAFFE. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f MIT<\/figcaption><\/figure>\n<h3>\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u0441\u0432\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n<p><iframe id=\"60d86b809b18798fbe34cb64\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60d86b809b18798fbe34cb64\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p><em>\u041d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f NeRF<\/em><\/p>\n<p>\u0413\u043e\u0432\u043e\u0440\u044f \u043a\u043e\u0440\u043e\u0442\u043a\u043e, <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/abs\/2003.08934\">NeRF<\/a> \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b \u0432 \u0442\u0435\u0440\u043c\u0438\u043d\u0430\u0445 \u0435\u0451 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0438 \u0438\u0437\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0432 \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0430. \u041e\u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u043d\u043e \u0441\u0432\u044f\u0437\u0430\u043d\u0430 \u0441 \u043a\u043e\u043d\u0446\u0435\u043f\u0446\u0438\u0435\u0439 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Light_field\">\u0441\u0432\u0435\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439<\/a>, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0439, \u0432\u044b\u0440\u0430\u0436\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445, \u043a\u0430\u043a \u0441\u0432\u0435\u0442 \u043f\u0440\u043e\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u043e. <\/p>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 <em>(x,y,z)<\/em> \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u043c \u043b\u0443\u0447 \u0441 \u043d\u0430\u043f\u0440\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c <em>(\u03b8, \u03c6)<\/em> \u043d\u0430 \u0441\u0446\u0435\u043d\u0443. \u0414\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0438 \u0432\u0434\u043e\u043b\u044c \u043b\u0443\u0447\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0435\u0440\u0451\u043c \u0435\u0451 \u043f\u043b\u043e\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0438 <em>\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043e\u0442 \u0432\u0438\u0434\u0430 \u0438\u0437\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435\u043c\u043e\u0435 \u0441\u0432\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435<\/em> \u0432 \u044d\u0442\u043e\u0439 \u0442\u043e\u0447\u043a\u0435, \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u043c \u044d\u0442\u0438 \u043b\u0443\u0447\u0438 \u0432 \u043e\u0434\u043d\u043e \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u043f\u0440\u0438 \u043e\u0431\u044b\u0447\u043d\u043e\u0439 <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Ray_tracing_(graphics)\">\u0442\u0440\u0430\u0441\u0441\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0435 \u043b\u0443\u0447\u0435\u0439<\/a>. \u041f\u0440\u0438 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b NeRF \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u043b\u0435\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043d\u044f\u0442\u044b\u0445 \u0432 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0430\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432, \u043f\u043e\u0445\u043e\u0436\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445 \u0442\u0438\u043f\u0430 \u00ab<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Structure_from_motion\">\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u044f \u0438\u0437 \u0434\u0432\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f<\/a>\u00bb.<\/p>\n<h3>GIRAFFE<\/h3>\n<p><iframe id=\"60d86b9b920526a288c7e11a\" src=\"https:\/\/embedd.srv.habr.com\/iframe\/60d86b9b920526a288c7e11a\" class=\"embed_video embed__content\" allowfullscreen=\"true\"><\/iframe><\/p>\n<p><em>\u041d\u0430\u0433\u043b\u044f\u0434\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u044a\u044f\u0441\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u0434\u0435\u043c\u043e\u043d\u0441\u0442\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f GIRAFFE<\/em><\/p>\n<h3>\u041e\u0431\u0437\u043e\u0440&nbsp;<\/h3>\n<p>\u0412 \u0441\u0443\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438, GIRAFFE \u2014 \u044d\u0442\u043e \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0438, \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c\u044b\u0439 \u043c\u0435\u0445\u0430\u043d\u0438\u0437\u043c \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430, \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0441\u0446\u0435\u043d\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u0438\u0445 &#171;\u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432&#187;, \u0442\u043e \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u0431\u043e\u0431\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0441\u0438\u044f\u043d\u0438\u044f \u0432 NeRFs. \u042d\u0442\u0438 \u043f\u043e\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0431\u043e\u0439 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u044b, \u0433\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0436\u0434\u044b\u0439 <abbr title=\"\u0422\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0439 \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c\"> \u043f\u0438\u043a\u0441\u0435\u043b\u044c&#187;>\u0432\u043e\u043a\u0441\u0435\u043b<\/abbr> \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0432\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440 \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u0430. <\/p>\n<p>\u041f\u043e\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0442\u0440\u043e\u044f\u0442\u0441\u044f \u043f\u0443\u0442\u0451\u043c \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 GAN \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043b\u0430\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u0434\u044b \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u0430 \u0432 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u0443\u044e \u0441\u0446\u0435\u043d\u0443. \u041f\u043e\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u044e\u0442\u0441\u044f \u043a 3D-\u043e\u0431\u044a\u0451\u043c\u0443, \u043f\u043e\u044d\u0442\u043e\u043c\u0443 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435. \u041c\u043e\u0436\u043d\u043e \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u0446\u0435\u043b\u0443\u044e \u0441\u0446\u0435\u043d\u0443 \u043a\u0430\u043a \u0441\u043e\u0432\u043e\u043a\u0443\u043f\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0445 \u043f\u043e\u043b\u0435\u0439 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a. \u041f\u043e \u0441\u0440\u0430\u0432\u043d\u0435\u043d\u0438\u044e \u0441 NeRF \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0434\u0430\u0451\u0442 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0438\u043c\u0443\u0449\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438 \u043e\u0434\u0438\u043d \u0444\u043e\u043d \u0441 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u044b\u043c\u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 (\u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 NeRF \u043f\u043e\u0434\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0432\u0430\u0435\u0442 \u0442\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u043e\u0434\u043d\u0443 \u00ab\u0441\u0446\u0435\u043d\u0443\u00bb \u0438 \u043d\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0434\u0440\u0443\u0433 \u043e\u0442 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0430).<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u041c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043f\u043e\u0437\u044b \u0438 \u043f\u0440\u0435\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u0438\u044f \u2014 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441 \u0438 \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u2014 \u043a \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u0430\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043f\u043e\u043b\u044f \u043f\u0440\u0438\u0437\u043d\u0430\u043a\u043e\u0432 \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u043d\u0435\u0437\u0430\u0432\u0438\u0441\u0438\u043c\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0438 \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u043d\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0432 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u043e\u043d\u0435\u043d\u0442\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0418\u043c\u0435\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0444\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0432\u0438\u0436\u043e\u043a \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u0441\u043e \u0441\u043a\u0432\u043e\u0437\u043d\u044b\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u043c.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0417\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0446\u0432\u0435\u0442\u0430 \u043d\u0435 \u043e\u0433\u0440\u0430\u043d\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f RGB \u0438 \u043c\u043e\u0433\u0443\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u0440\u0430\u043d\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u0430.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>\u0414\u043b\u044f \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u043e\u043d\u043d\u043e\u0435 \u043a\u043e\u0434\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043a\u0430\u043a \u0432 \u0442\u0440\u0430\u043d\u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0435\u0440\u0435, \u0447\u0442\u043e \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u201c\u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442 <abbr title=\"\u041d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043e\u043f\u0443\u0449\u0435\u043d\u0438\u0439, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0443\u0447\u0430\u0449\u0438\u0439\u0441\u044f \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u0442 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043d \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f\">\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432, \u0441 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u043c\u0438 \u043e\u043d \u0435\u0449\u0435 \u043d\u0435 \u0441\u0442\u0430\u043b\u043a\u0438\u0432\u0430\u043b\u0441\u044f&#187;>\u0438\u043d\u0434\u0443\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u0435 \u0441\u043c\u0435\u0449\u0435\u043d\u0438<\/abbr> \u0434\u043b\u044f \u0438\u0437\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0445 \u0444\u043e\u0440\u043c \u0432 \u043a\u0430\u043d\u043e\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0440\u0438\u0435\u043d\u0442\u0430\u0446\u0438\u044f\u0445, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u043d\u0430\u0447\u0435 \u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043b\u0438\u0441\u044c \u0431\u044b \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c\u0438\u201d.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p><a href=\"https:\/\/m-niemeyer.github.io\/project-pages\/giraffe\/index.html\">\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442 <\/a>GIRAFFE \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439<a href=\"https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe\"> \u043a\u043e\u0434<\/a>, \u043e\u043d \u043c\u043e\u0436\u0435\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u0434\u043b\u044f \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0444\u0438\u0433\u0443\u0440 \u0438\u0437 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0438 \u0434\u0430\u0436\u0435 \u0434\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u0432\u0430\u0448\u0438\u0445 \u0441\u0446\u0435\u043d. \u042f \u0434\u0430\u043c \u043a\u0440\u0430\u0442\u043a\u043e\u0435 \u0440\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0441\u0442\u0432\u043e \u043f\u043e \u0438\u0445 \u0438\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u043e\u043c\u0443 \u043a\u043e\u0434\u0443 \u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0436\u0443, \u043a\u0430\u043a \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c \u0441 GIRAFFE \u2014 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u044b\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0442\u0440\u0451\u0445\u043c\u0435\u0440\u043d\u044b\u0435 \u0441\u0446\u0435\u043d\u044b.<\/p>\n<h3>\u0418\u0441\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0439 \u043a\u043e\u0434<\/h3>\n<p><a href=\"https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe\">\u0420\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439<\/a> GIRAFFE \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d \u0441 \u0443\u0447\u0451\u0442\u043e\u043c \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438. \u0424\u0430\u0439\u043b configs\/default.yaml \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u0438\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e. \u0414\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438, \u043d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440 configs\/256res\/cars_256\/pretrained.yaml, \u043d\u0430\u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0442 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043e\u0442 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u0438 \u043a\u043b\u044e\u0447\u0430 inherit_from \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e, \u0443\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u044f \u0434\u0440\u0443\u0433\u0438\u0435 \u043f\u0430\u0440\u044b \u00ab\u043a\u043b\u044e\u0447 \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435\u00bb.<\/p>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043f\u043e\u0434\u0445\u043e\u0434 \u043f\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043d\u0435 \u0441\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u044b \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e, \u0430 \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u0442\u0438\u0432 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442 \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c render.py &lt;CONFIG.yaml&gt; \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u043e\u043c \u0441\u043a\u0440\u0438\u043f\u0442\u0430 \u0441 \u043f\u0430\u0440\u0430\u043c\u0435\u0442\u0440\u043e\u043c \u2014 train.py &lt;CONFIG.yaml&gt;.<\/p>\n<p>\u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u044b \u0432 \u0434\u0435\u043b\u0435, \u0441\u043d\u0430\u0447\u0430\u043b\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u0435 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u043f\u043e <a href=\"https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe#tl-dr---quick-start\">\u0431\u044b\u0441\u0442\u0440\u043e\u043c\u0443 \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0443<\/a> \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 README.md: \u0442\u0430\u043a \u0432\u044b \u0437\u0430\u0433\u0440\u0443\u0437\u0438\u0442\u0435 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0438 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0448\u0435\u0442\u0435 \u0440\u044f\u0434 \u0432\u044b\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u043e\u043d\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u0430\u043d\u044b \u043d\u0438\u0436\u0435.<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0412\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u0438\u0437 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars (\u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u043e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe, \u043b\u0438\u0446\u0435\u043d\u0437\u0438\u044f MIT)<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0424\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u0431\u0435\u0440\u0451\u0442 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0438 \u0432\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u0442 \u043f\u0440\u0435\u0434\u0432\u0430\u0440\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u043d\u0430 <a href=\"http:\/\/ai.stanford.edu\/~jkrause\/cars\/car_dataset.html\">\u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0435<\/a> \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c. \u042d\u0442\u043e\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0434\u043e\u0432\u043e\u043b\u044c\u043d\u043e \u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0445 \u043c\u0430\u043d\u0438\u043f\u0443\u043b\u044f\u0446\u0438\u0439 \u0441 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u043c, \u0441\u0440\u0435\u0434\u0438 \u043d\u0438\u0445 \u2014  \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0432\u043d\u0435\u0448\u043d\u0435\u0433\u043e \u0432\u0438\u0434\u0430, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0444\u043e\u0440\u043c\u044b, \u0438\u043d\u0442\u0435\u0440\u043f\u043e\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f \u0444\u043e\u043d\u0430, \u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441. \u042d\u0442\u0438 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0437\u0430\u0434\u0430\u044e\u0442\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 configs\/default.yaml \u043a\u043b\u044e\u0447\u043e\u043c render_program, \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0433\u043e \u2014 \u0441\u043f\u0438\u0441\u043e\u043a \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a. \u041e\u043d\u0438 \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u044e\u0442 \u00ab\u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430\u00bb, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440 GIRAFFE \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0442\u044c, \u043e\u0431\u0440\u0430\u0449\u0430\u044f\u0441\u044c \u043a render.py.<\/p>\n<p>\u0412 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0435 render_full_visualization \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434\u0430 im2scene.giraffe.rendering.Renderer \u0432\u044b \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435 \u0440\u044f\u0434 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432 if, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0438\u0449\u0443\u0442 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430 \u0435\u0449\u0451 \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435\u0433\u043e \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430: object_translation_circle, render_camera_elevation \u0438 render_add_cars. \u0414\u0430\u0432\u0430\u0439\u0442\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043d\u0438\u0445 \u0432 \u0434\u0435\u043b\u0435. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0434\u0438\u043c \u043d\u043e\u0432\u044b\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u043a\u043e\u043d\u0444\u0438\u0433\u0443\u0440\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0441 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0435\u043c cars_256_pretrained_more.yaml \u0438 \u0434\u043e\u0431\u0430\u0432\u0438\u043c \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438:<\/p>\n<pre><code class=\"yaml\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) inherit_from: configs\/256res\/cars_256.yaml training:   out_dir:  out\/cars256_pretrained test:   model_file: https:\/\/s3.eu-central-1.amazonaws.com\/avg-projects\/giraffe\/models\/checkpoint_cars256-d9ea5e11.pt rendering:   render_dir: rendering   render_program: ['render_camera_elevation', 'render_add_cars']<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e \u043f\u0440\u0435\u0434\u044b\u0434\u0443\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b, \u043e\u043d \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043b \u0441 \u043a\u043b\u044e\u0447\u043e\u043c render_program \u043d\u0430\u0448\u0435\u0433\u043e \u0441\u0442\u0430\u043d\u0434\u0430\u0440\u0442\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430; \u043c\u044b \u043f\u0440\u043e\u0441\u0442\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043b\u0438 \u0432 \u043d\u0435\u0433\u043e \u043d\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430. \u0422\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c, \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u0431\u043e\u043b\u044c\u0448\u0435 \u0432\u0438\u0437\u0443\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0439, \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u043c \u0442\u0430\u043a\u0443\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443:<\/p>\n<pre><code class=\"bash\">python render.py configs\/256res\/cars_256_pretrained_more.yaml<\/code><\/pre>\n<p>\u0414\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0447\u0442\u043e-\u0442\u043e \u0432\u0440\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u041f\u043e\u0434\u044a\u0451\u043c \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b, \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars. \u041e\u0431\u0440\u0430\u0442\u0438\u0442\u0435 \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0442\u043e, \u043a\u0430\u043a \u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 \u0441 \u0444\u043e\u043d\u043e\u043c \u0438 \u0432\u0438\u0434\u043e\u043c \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u044f \u0432 \u043f\u0440\u043e\u0444\u0438\u043b\u044c \u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u0442\u0441\u044f \u043f\u0435\u0440\u0441\u043f\u0435\u043a\u0442\u0438\u0432\u0430 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b: \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u0430 \u043a\u0430\u043a \u0431\u0443\u0434\u0442\u043e \u0432\u0440\u0430\u0449\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0432\u043e\u043a\u0440\u0443\u0433 \u0430\u0432\u0442\u043e \u0441\u0432\u0435\u0440\u0445\u0443 \u0432\u043d\u0438\u0437. <\/figcaption><\/figure>\n<p>\u0418 \u0432\u043e\u0442 \u0442\u0430\u043a:<\/p>\n<figure class=\"full-width\"><figcaption>\u0414\u043e\u0431\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u0435\u0439 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0430 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 Cars<\/figcaption><\/figure>\n<p>\u041a\u0430\u043a \u044d\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u0438\u043d\u0433\u0430 \u043d\u0430 \u0441\u0430\u043c\u043e\u043c \u0434\u0435\u043b\u0435 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0449\u0430\u044e\u0442, \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u044f\u0442 \u0438 \u043f\u043e\u0432\u043e\u0440\u0430\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0442 \u044d\u0442\u0438 \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u043e\u0431\u0438\u043b\u0438? \u0427\u0442\u043e\u0431\u044b \u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441, \u0432\u043d\u0438\u043c\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u0435\u0435 \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u043c \u043d\u0430 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441 Renderer. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0441 \u0440\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u043e\u043c object_rotation \u0432\u044b\u0448\u0435  \u0432\u044b\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 Renderer.render_object_rotation.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) class Renderer(object):     # ...     def render_object_rotation(self, img_out_path, batch_size=15, n_steps=32):         gen = self.generator         bbox_generator = gen.bounding_box_generator          n_boxes = bbox_generator.n_boxes          # Set rotation range         is_full_rotation = (bbox_generator.rotation_range[0] == 0                             and bbox_generator.rotation_range[1] == 1)         n_steps = int(n_steps * 2) if is_full_rotation else n_steps         r_scale = [0., 1.] if is_full_rotation else [0.1, 0.9]          # Get Random codes and bg rotation         latent_codes = gen.get_latent_codes(batch_size, tmp=self.sample_tmp)         bg_rotation = gen.get_random_bg_rotation(batch_size)          # Set Camera         camera_matrices = gen.get_camera(batch_size=batch_size)         s_val = [[0, 0, 0] for i in range(n_boxes)]         t_val = [[0.5, 0.5, 0.5] for i in range(n_boxes)]         r_val = [0. for i in range(n_boxes)]         s, t, _ = gen.get_transformations(s_val, t_val, r_val, batch_size)          out = []         for step in range(n_steps):             # Get rotation for this step             r = [step * 1.0 \/ (n_steps - 1) for i in range(n_boxes)]             r = [r_scale[0] + ri * (r_scale[1] - r_scale[0]) for ri in r]             r = gen.get_rotation(r, batch_size)              # define full transformation and evaluate model             transformations = [s, t, r]             with torch.no_grad():                 out_i = gen(batch_size, latent_codes, camera_matrices,                             transformations, bg_rotation, mode='val')             out.append(out_i.cpu())         out = torch.stack(out)         out_folder = join(img_out_path, 'rotation_object')         makedirs(out_folder, exist_ok=True)         self.save_video_and_images(             out, out_folder, name='rotation_object',             is_full_rotation=is_full_rotation,             add_reverse=(not is_full_rotation))     # ...<\/code><\/pre>\n<p>\u042d\u0442\u043e\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0433\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442 \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446 \u0432\u0440\u0430\u0449\u0435\u043d\u0438\u044f r \u0434\u043b\u044f \u0447\u043b\u0435\u043d\u043e\u0432 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0430. \u0417\u0430\u0442\u0435\u043c \u043e\u043d \u0438\u0442\u0435\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0430\u0451\u0442 \u0447\u043b\u0435\u043d\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u0438\u0430\u043f\u0430\u0437\u043e\u043d\u0430 (\u0438 \u043d\u0435\u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e \u0443\u043c\u043e\u043b\u0447\u0430\u043d\u0438\u044e \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0441\u0448\u0442\u0430\u0431\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043d\u043e\u0441\u0430) \u0432 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434 \u0441\u0435\u0442\u0438 GAN \u2014 forward, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0451\u0442\u0441\u044f \u043a\u043b\u044e\u0447\u043e\u043c generator \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 default.yaml. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u0432\u044b \u043f\u043e\u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 im2scene.giraffe.models.__init<strong>__<\/strong>.py, \u0442\u043e \u0443\u0432\u0438\u0434\u0438\u0442\u0435, \u0447\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e\u0442 \u043a\u043b\u044e\u0447 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d \u0441 im2scene.giraffe.models.generator.Generator.<\/p>\n<pre><code class=\"python\"># adapted from https:\/\/github.com\/autonomousvision\/giraffe (MIT License) from im2scene.giraffe.models import generator # ... generator_dict = {     'simple': generator.Generator, }<\/code><\/pre>\n<p>\u041f\u043e\u0442\u0435\u0440\u043f\u0438\u0442\u0435 \u043c\u0435\u043d\u044f, \u043f\u043e\u043a\u0430 \u0441\u043c\u043e\u0442\u0440\u0438\u0442\u0435 \u043d\u0430 Generator.forward. \u041e\u043d \u043f\u0440\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u0435\u0442 \u0440\u0430\u0437\u043b\u0438\u0447\u043d\u044b\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0432\u0445\u043e\u0434\u043d\u044b\u0435 \u0430\u0440\u0433\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b, \u0442\u0430\u043a\u0438\u0435 \u043a\u0430\u043a transformations, bg_rotation \u0438 camera_matrices, \u0430 \u0437\u0430\u0442\u0435\u043c <\/p>\n<\/hr>\n<\/div>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-325554","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/325554","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=325554"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/325554\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=325554"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=325554"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=325554"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}