CVPR 2024 | 跳舞時飛揚的裙擺,AI也能高度還原了,南洋理工提出動態(tài)人體渲染新范式

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原標(biāo)題:CVPR 2024 | 跳舞時飛揚的裙擺,AI也能高度還原了,南洋理工提出動態(tài)人體渲染新范式
關(guān)鍵字:建模,人體,衣服,范式,動態(tài)
文章來源:機器之心
內(nèi)容字數(shù):5015字
內(nèi)容摘要:
AIxiv專欄是機器之心發(fā)布學(xué)術(shù)、技術(shù)內(nèi)容的欄目。過去數(shù)年,機器之心AIxiv專欄接收報道了2000多篇內(nèi)容,覆蓋全球各大高校與企業(yè)的頂級實驗室,有效促進了學(xué)術(shù)交流與傳播。如果您有優(yōu)秀的工作想要分享,歡迎投稿或者聯(lián)系報道。投稿郵箱:liyazhou@jiqizhixin.com;zhaoyunfeng@jiqizhixin.com。在日常活動中,人的經(jīng)常引起衣服的附屬 (secondary motion of clothes) 并因此產(chǎn)生不同的衣服褶皺,而這需要對人體及衣服的幾何、(人體姿態(tài)及速度動力學(xué)等)及外觀同時進行動態(tài)建模。由于此過程涉及復(fù)雜的人與衣服的非剛體物理交互,導(dǎo)致傳統(tǒng)三維表征往往難以應(yīng)對。
近年從視頻序列中學(xué)習(xí)動態(tài)數(shù)字人渲染已取得了極大的進展,現(xiàn)有方法往往把渲染視為從人體姿態(tài)到圖像的神經(jīng)映射,采用 「編碼器—特征—外觀解碼器」的范式。而該范式基于圖像損失做監(jiān)督,過于關(guān)注每一幀圖像重建而缺少對連續(xù)性的建模,因此對復(fù)雜如 「人體及衣服附屬」難以有效建模。
為解決這一問題,來自新加坡南洋理工大學(xué) S-Lab 團隊提出—外觀聯(lián)合學(xué)習(xí)的動態(tài)
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作者簡介:專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺

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