Jun, 2021

从单目 RGB 视频中生成可动态调整神经辐射场

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TL;DR本文提出了可动态变化神经辐射场 (animatable NeRF) 的方法用于从单眼视屏中创建细节丰富的人物角色，通过引入显式姿势引导变形的方式学习场景表示网络扩展神经辐射场 (NeRF) 到带有人体运动的动态场景，并展示了该方法在人物几何和外观重建、真实感渲染和动画设计等方面取得了突破性成果。
animatable nerfhuman avatar creationpose-guided deformationpose refinement strategyphoto-realistic rendering
发现论文，激发创造
  • 从纹理空间中为 NeRFs 进行动画：一种基于姿态的人类表演渲染框架

    基于 NeRF 的人体表演姿态依赖渲染的新方法，通过将辐射场围绕 SMPL 人体模型进行扭曲，实现了新的表面对齐表示，可以通过骨骼关节参数和视点来实现动画化，并通过引入新的重新映射过程来实现高质量渲染。

    Nov, 2023

  • MonoHuman：从单目视频中生成可动的人类神经网络场

    本论文提出了一种名为 MonoHuman 的新型框架，该框架使用共享双向变形模块和前向对应搜索模块来创造出一个可塑性质高的形变场，其利用离线关键帧信息来推断人体不同部位运动的相关特征，使得生成的虚拟角色在姿势、细节和视角等方面更为真实。与其他现有方法相比，该框架产生的效果更为卓越。

    Apr, 2023

  • NeuMan: 从单个视频中获取人类神经辐射字段

    本文提出了一个新的框架，用于从野外视频中重建人体和场景，并在单个视频上提供新的人体姿势和视角渲染的方法。通过训练两个 NeRF 模型（human 和 scene），并依赖现有方法估计人体和场景的大致几何形状，可以从观察空间创建到无关姿态的规范空间的偏移场，进而在规范空间中训练人体模型。我们的方法能够从仅 10 秒的视频剪辑中学习特定主题的细节，包括服装褶皱和配件，并提供在新视角和新姿势下人体的高质量渲染和背景。

    Mar, 2022

  • 从单目视频中神经捕捉可动画 3D 人体

    本文提出了一种基于动态神经辐射场和网格参数化三维人体模型的新方法，通过映射表征人体在不同姿势和角度的变化特征，实现了高质量渲染。

    Aug, 2022

  • H-NeRF: 人体运动的神经辐射场渲染与时间重建

    本文提出了神经辐射场用于人物运动的渲染和时空（4D）重建，该方法将神经场表示、新视角合成和隐式统计几何人类表示相结合，并应用于人类姿势识别和服装模拟。

    Oct, 2021

  • A-NeRF：用于学习人体形态、外观和姿态的关节神经辐射场

    本文提出了一种基于神经径向基方法的生成神经体模型，通过学习未标记的单目视频，在不需要地面真实标签的情况下，共同完善的姿势和体积身体形状和外观，有效改善了多样化数据集上的准确性，是对使用反向运动学的引入的一个重要贡献。

    Feb, 2021

  • 人脸高保真可动画化的神经辐射场

    通过学习多视图图像中的人脸 NeRF 模型，我们解决了学习如何有效地捕捉眼球旋转以及构建表示眼球旋转的流形这两个关键问题。通过在 ETH-XGaze 数据集上进行实验，我们证明了我们的模型能够在新的视角下生成具有准确眼球旋转和非刚性外眼部变形的高保真图像，并且显示出利用渲染图像能够有效地提高凝视估计性能。

    Aug, 2023

  • HumanNeRF：从稀疏输入高效生成人体辐射场

    HumanNeRF 是一种通用的神经表示方法，它沿着多视角输入引入了一个聚合像素对齐特征，并使用一种姿态嵌入的非刚性变形场来处理动态运动，进而通过外观融合模块进一步提高渲染质量，实现了在各种多视角动态人体数据集上合成具有照片般逼真的自由视角人类的高效和通用性。

    Dec, 2021

  • HandNeRF: 可交互手部的神经辐射场

    该文提出了一个新的框架，使用神经辐射场（NeRF）重建手的外观和几何，使得能够从任意视角呈现手势动画的逼真图像和视频，并利用姿势驱动的变形场等方法实现了手外观与几何的合理映射，同时在密度学习中使用了伪深度图进行遮挡处理，最终在多项实验证明了该方法的有效性。

    Mar, 2023

  • 可动态展示人类身体的神经辐射场建模

    该论文提出了一种通过神经融合权重场和骨骼驱动变形的方法，从多视角视频中重建可动画的人体模型，相较于现有的人体合成方法，该方法具有显著优势。

    May, 2021