人形化建模的结构局部辐射场
本文提出了一种方法,将人体模型与可微分渲染相结合,从多视点 RGB 视频中创建可动态的穿着衣服的人形化身,其具有细节化的几何结构,并且能够适应超出分布范围的姿势。
Oct, 2022
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。
Jun, 2021
通过融合传统模型的先验信息和新的神经辐射场模型,我们提出了一种新的混合显示 - 隐式 3D 表示方法,用于建模可动画化的 3D 人头头像。我们的方法实现了高分辨率、逼真且视角一致的动态头部外观综合,达到了与以前方法相比的最先进性能。
Sep, 2023
通过神经放射场(NeRF)驱动底层骨骼,现在可以从一组稀疏的摄像机中重构动态人体动作和形状。我们开发了一个自适应和显式的频域两支神经网络来建模与骨骼姿态相关的衣物和皮肤的变形。通过模拟不同姿势所需的唯一频率分配,我们的网络在保留细节和泛化能力方面优于现有的方法。
Aug, 2023
提出了 PixelHuman,一种新颖的人类渲染模型,可以从几张具有未知身份、视角和姿势的人的图像中生成可动画的人类场景,并通过神经辐射场和姿势感知像素对齐特征合成每个目标场景,在几张图像中实现了多视角和新颖姿势合成的最新性能。
Jul, 2023
该论文提出了一种基于静态基于点的辐射场的新颖可控人体动作合成方法,通过编码点云转换来应用变形,并利用奇异值分解估计局部旋转以使渲染结果与规范空间训练一致。实验表明,我们的方法在精细级复杂变形方面明显优于现有技术,且可推广到除人物之外的其他 3D 角色。
Oct, 2023
提出了 VeRi3D,一种基于顶点的生成型人体辐射场,通过使用 SMPL 的参数人体模板来实现顶点参数化,从而解决了学习人体生成模型的泛化能力和可控性问题,能够自由地控制相机姿态、人体姿态、形状,以及进行部分级别的编辑,实现了生成逼真的人体图像。
Sep, 2023
本文提出一种基于稀疏多视图图像的神经图像化头像生成方法,利用了近年来提出的体视图下的神经反射场(NeRF)模型及图像合成技术,提高了新姿势下头像的变形能力和形体形变下姿势生成的只优。
Apr, 2023