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原標題:HumanGaussian開源:基于Gaussian Splatting,高質量 3D 人體生成新框架
文章來源:機器之心
內容字數:6355字
內容摘要:機器之心專欄作者:香港中文大學,騰訊AI Lab,北京大學,香港大學,南洋理工大學在 3D 生成領域,根據文本提示創建高質量的 3D 人體外觀和幾何形狀對虛擬試穿、沉浸式遠程呈現等應用有深遠的意義。傳統方法需要經歷一系列人工制作的過程,如 3D 人體模型回歸、綁定、蒙皮、紋理貼圖和驅動等。為了自動化 3D 內容生成,此前的一些典型工作(比如 DreamFusion [1] )提出了分數蒸餾采樣 (Score Distillation Sampling),通過優化 3D 場景的神經表達參數,使其在各個視角下渲染的 2D 圖片符合大規模預訓練的文生圖模型分布。然而,盡管這一類方法在單個物體上取得了不錯的效果,我們還是很難對具有復雜關節的細粒度人體進行精確建模。為了引入人體結構先驗,最近的文本驅動 3D 人體生成研究將 SDS 與 SMPL 等模型結合起來。具體來說,一個常見的做法是將人體先驗集…
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