近日，麻省理工学院计算机科学与 AI 实验室的朱俊彦研究团队发表了一篇论文《Visual Object Networks: Image Generation with Disentangled 3D Representation》，描述了一种用 GAN 生成 3D 图片的技术，研究人员称之为「可视化物体网络（Visual Object Networks，VON）」。该技术的强大之处在于：它不仅生成的图像逼真，甚至还可以改变物体的形状、编辑纹理和转换视角。这是以往生成 2D 图像的方法无法做到的。据悉，该论文已被 NeurIPS 2018 大会收录。