CVPRMar, 2023

PAniC-3D：从动漫角色肖像中进行风格化的单视角三维重建

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TL;DR该论文提出了一种名为 PAniC-3D 的系统，可通过插图直接重建动漫角色头部的立体化模型。它通过使用线条填充技术与体积辐射场技术来跨越插画到三维重建的领域鸿沟，并利用两个新的大型数据集和一个基准测试数据集进行训练和评估。研究结果表明，PAniC-3D 系统的表现明显优于传统的基线方法，为建立从插图到三维重建的任务提供了良好的数据基础。
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发现论文，激发创造
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    Jul, 2023

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    Sep, 2023

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    Jun, 2023

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    Jun, 2024

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    Mar, 2024

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    Jan, 2024

  • NOVA-3D：非重叠视角下的 3D 动画角色重建

    通过非重叠视图从二维设计中重建三维动漫角色的研究，提出了 NOVA-3D 方法来有效地学习和合成全身动漫角色，实现了优秀的细节保真度，并在动画头部重建任务上将基准值提高至 94.453（SSIM）、7.726（LPIPS）和 19.575（PSNR）。

    May, 2024

  • 从单视角肖像数据集学习全头部三维生成对抗网络

    我们提供了第一个 3D 感知的全头像肖像生成器，它从包含多种摄像参数和身体姿势的高质量单视角真实肖像数据集学习一个规范化的 3D 化身分布，并利用我们的规范化生成器产生符合数据集身体姿态分布的变形结果来生成自各个摄像角度（360°）具有完整 3D 几何的视一致逼真肖像图像。

    Jul, 2023

  • HyperStyle3D: 通过超网络进行文本引导的 3D 人像风格化

    本文提出了一种基于 3D-aware GANs 的 HyperStyle3D 方法，利用 CLIP 模型作为样式指导，可以在不要求 3D 数据的情况下进行立体画风化处理，实验结果表明该方法在不同的画风、形状变形、属性修改等方面展现了优异表现，且保持了 3D 一致性。

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  • 可控肖像图像动画的 3D GAN 反向推导

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    Mar, 2022