MMAug, 2023

通过神经明确表面来解释神经隐式场，实现高效的动态人体角色建模

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TL;DR提出了一种通过神经明确表面（NES）对动态人物进行有效建模的技术。该技术利用隐式神经场显式地表示，以提高内存和计算效率。通过隐式方法进行训练并结合显式渲染界面，利用新提出的基于光栅化的神经渲染器进行高效渲染，实现了材质颜色查询的优化，减少了冗余和计算负载。该方法在速度和内存开销方面有显著改进，同时能够描述动态人体几何形态与纹理。
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发现论文，激发创造
  • 使用隐式神经表示进行人类 3D-avatar 建模：简要调查

    本文全面回顾了隐式神经表达在人体建模中的应用，比较分析了隐式建模方法在身体、手和头部的应用，并指出了当前工作的不足之处和研究人员的可用建议。

    Jun, 2023

  • 基于单目深度的神经表面场用于人体建模

    通过具有个性化、三维可动角色的单目摄像头获取数据，在建模动态、细粒度服装变形方面存在挑战。本文提出了一种名为 ' 神经表面场 ' 的新方法，用于从单目深度数据中建模穿着服装的三维人物，以超越现有方法的局限性，具有计算效率高、网格连贯性好以及能够重建任意分辨率网格等优势。

    Aug, 2023

  • 显式神经表面：利用形变场学习连续几何

    本篇研究提出了一种名为 ENS 的表面重构方法，使用一系列神经形变场逐步将连续输入表面转换到目标形状，通过 Laplace-Beltrami 本征函数和标准外部傅里叶特征进行表征，具有实时性能和高质量的网格抽取能力。

    Jun, 2023

  • 通过可控局部变形场实现的隐式神经头部合成

    通过基于部件的隐式形状模型，我们设计了一种可以控制 3D 头像的方法，可以推断局部语义 Rig，包括面部特征，通过局部控制丰富了隐式形变字段，使其具有更强的局部控制性能。

    Apr, 2023

  • 基于网格引导的神经隐式场编辑

    我们提出了一种新方法，利用网格作为指导机制来编辑神经辐射场，通过可微的多面体网格提取和可微的颜色提取，从显式网格到隐式场实现了梯度反向传播，使用户能够轻松操作神经辐射场的几何和颜色。通过引入基于八叉树的结构来优化用户控制性，实现了对神经隐式场的细粒度编辑，并适应了各种用户修改，包括对象添加、部件删除、特定区域变形以及局部和全局颜色调整。通过各种场景和编辑操作的广泛实验，我们展示了我们方法的能力和有效性。

    Dec, 2023

  • 动态点场

    本文提出了一种动态点场模型，它将显式点图形的表现优势与隐式形变网络相结合，以便有效地建模非刚性 3D 表面，并演示了该模型在创建表情逼真的可动人体形象方面的优势。

    Apr, 2023

  • 可控的 3D 人体合成的表面对齐神经辐射场

    本研究提出了一种从稀疏的多视角 RGB 视频中重建可控的隐式 3D 人体模型的新方法，使用网格表面点和身体网格的符号距离来定义神经场景表示，并通过改进的顶点法线的重心插值将点投影到网格表面上，实现了更高质量的新视角和新姿势合成，同时支持容易控制的身体形状和服装。

    Jan, 2022

  • 基于神经动态网格的人类表现建模与渲染

    本文提出了一种综合的神经方法，用于从密集的多视角视频中重建、压缩和渲染人类表演。该方法桥接了传统的动画网格工作流和一类高效的神经技术，其中包括神经表面重构器和混合神经跟踪器，并实现了各种带宽设置下的从动态纹理到光图渲染的渲染方案，展示了其在各种网格应用和各种平台的逼真自由视点体验中的有效性。

    Sep, 2022

  • NeuMesh: 学习解缠脱的神经网格隐式场，用于几何和纹理编辑

    本论文提出了一种基于网格的新型表示法，并将神经隐式场编码为网格顶点上的几何和纹理码，以实现包括网格引导几何编辑、指定纹理编辑、填充和绘画操作等一系列编辑功能。实验结果表明，该方法有着优秀的表现质量和编辑能力。

    Jul, 2022

  • 单目 4D 面部头像动态神经辐射场重建

    使用动态神经辐射场模型重新构建并生成能够通过单目输入数据学习的场景表示，结合场景表示网络和低维可变形模型进行虚拟场景生成。

    Dec, 2020