创建高质量的动画和可重新可靠的3D人体化身的独特挑战是对人的眼睛进行建模。合成眼睛的挑战是多重的，因为它需要1）适当的表示眼和眼周区域的适当表示，以进行连贯的视点合成，能够表示弥漫性，折射和高度反射表面，2）2）脱离皮肤和眼睛外观这样的照明使其可以在新的照明条件下呈现，3）捕获眼球运动和周围皮肤的变形以使重新注视。传统上，这些挑战需要使用昂贵且繁琐的捕获设置来获得高质量的结果，即使那样，整体上的眼睛区域建模仍然难以捉摸。我们提出了一种新颖的几何形状和外观表示形式，该形式仅使用一组稀疏的灯光和摄像头，可以捕获高保真的捕获和感性动画，观察眼睛区域的综合和重新定位。我们的杂种表示将眼球的显式参数表面模型与眼周区域和眼内部的隐式变形体积表示结合在一起。这种新颖的混合模型旨在解决具有挑战性的面部面积的各个部分 - 明确的眼球表面允许在角膜处建模折射和高频镜面反射，而隐性表示非常适合通过模拟低频皮肤反射。球形谐波可以代表非表面结构，例如头发或弥漫性体积物体，这两者都是显式表面模型的挑战。我们表明，对于高分辨率的眼睛特写，我们的模型可以从看不见的照明条件下的新颖观点中综合高保真动画的目光。
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我们提出Volux-GaN，一种生成框架，以合成3D感知面孔的令人信服的回忆。我们的主要贡献是一种体积的HDRI可发感方法，可以沿着每个3D光线沿着任何所需的HDR环境图累计累积Albedo，漫射和镜面照明贡献。此外，我们展示了使用多个鉴别器监督图像分解过程的重要性。特别是，我们提出了一种数据增强技术，其利用单个图像肖像结合的最近的进步来强制实施一致的几何形状，反照镜，漫射和镜面组分。与其他生成框架的多个实验和比较展示了我们的模型是如何向光电型可致力于的3D生成模型前进的一步。
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模型提取攻击已经再次兴趣了解来自查询的神经网络的经典问题。在这项工作中，我们给出了学习任意一个隐藏层神经网络激活的第一个多项式时间算法，提供了对网络的黑盒访问。正式，我们表明，如果$ F $是一个具有Relu激活的任意一个隐藏的层神经网络，则存在一个具有Query复杂性和运行时间的算法，这些复杂性和运行时间在所有参数中输出网络$ f'$实现低平方丢失相对达到高斯措施的$ F $。虽然安全文献中的许多作品已经提出和经验证明了某些算法的有效性，但是，即使对于最坏情况的网络，我们也是最完全多项式时间对效率保证的影响（特别是我们的算法在整个算法中取得成功）环境）。
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