ECCVDec, 2021

自由视点 RGB-D 人体表演捕捉和渲染

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TL;DR提出了一种利用低成本深度相机从单视角和稀疏 RGB-D 传感器中捕获任意人物，并从未见过的视角生成逼真渲染的视图合成框架。该方法可重建面部表情，具有良好的鲁棒性和高质量的渲染效果，优于之前的视图合成方法。
view synthesislow-cost depth cameranovel viewsfacial expressionsglobal context inpainting model
发现论文，激发创造
  • 稀疏 RGB 相机实时自由视点渲染的全息传输人物

    我们提出了第一种方法，可以实时以前所未有的 4K 分辨率渲染穿着常规服装的人体演员的极其逼真的自由视点视频。

    Dec, 2023

  • 在复杂的人物 - 物体交互下进行神经自由视角性能渲染

    本论文提出了一种神经人体表现捕捉和渲染系统，以实现高质量的几何和逼真的纹理重建，尤其是在挑战性的人体物体交互场景下。通过执行分层场景解耦策略，同时进行体积重建和神经渲染人和物体，提出了交互感知的人 - 物捕捉方案，同时提出了以人为重点的物体跟踪，在自由视点下实现了高质量的几何和纹理重建。

    Aug, 2021

  • 利用半参数学习单个 RGBD 相机对人体进行体积捕捉

    提出使用一台 RGBD 相机综合已获取的图像数据生成自由视角视频的方法。该方法通过半参数模型结合深度神经网络的技术实现 4D 表演捕捉，从而为 AR / VR 内容生成提供高逼真度的渲染效果。

    May, 2019

  • NeuralHumanFVV：使用 RGB 相机进行实时神经体积人表现渲染

    本文提出了一种名为 NeuralHumanFVV 的实时神经人体表演捕捉和渲染系统，采用分层采样策略以及新颖的神经混合方案，能够在新视角下生成高质量的几何和逼真的贴图结果，实现了高质量的四维重建和逼真的自由视点重建。

    Mar, 2021

  • HumanNeRF: 从单目视频中自由视点渲染行走人物

    本文介绍了一种自由视点渲染的方法 - HumanNeRF，它可以在给定的人体复杂运动的单目视频中工作，并且可以使主体在任意新的相机视角或甚至特定帧和身体姿势的全 360 度相机路径下呈现。

    Jan, 2022

  • Function4D：基于极稀疏消费级 RGBD 传感器的实时人体体积捕获

    本文提出了一种结合时间体积融合和深度隐式函数的人体体积捕捉方法，该方法不仅可以实现高质量、连续的重建，而且可以生成包含几何细节和更加逼真的纹理结果的细节保留深度隐式函数，实验结果表明，该方法在稀疏视角、泛化能力、重建质量和运行效率方面优于现有方法。

    May, 2021

  • 从未见过的视角识别动作的人造人类

    本研究旨在探讨合成人类能否提高人类动作识别的性能，特别关注对不寻常拍摄视角的泛化能力，研究发现数据的合成和扩充可以带来性能的提升。

    Dec, 2019

  • LiveCap: 实时从单目视频中捕捉人类表现

    论文提出了一种实时捕获全身人类表现的全新方法，能够通过单个 RGB 视频重建完整人类的密集、时空一致变形几何形态，通过二阶段的分析合成优化策略实现精细的人类表现捕获，并且结合了 4D 运动捕捉，利用材料区域的自动识别进行模型优化，从而实现最终的实时全身表现捕捉。

    Oct, 2018

  • R2Human：来自单一图像的实时 3D 人类外貌渲染

    使用单幅图像进行实时推断和渲染逼真的三维人体外貌的 R$^2$Human 方法结合了隐式纹理场和显式神经渲染的优势，利用新的表示法 Z-map 并通过傅里叶占用场重建了精细的三维几何，从而在合成数据和挑战性的现实世界图像上取得了最先进的性能。

    Dec, 2023

  • 通用神经演算法：学习用于人类新视角合成的鲁棒辐射场

    使用深度学习技术，提出了一种名为 GNR 的通用神经演员框架，通过压缩轻场数据来从几何和外观方面生成新颖的视角下的人体影像，并在多视角摄像机下构建的数据集 GeneBody-1.0 上证明了其鲁棒性和通用性。

    Apr, 2022