Sep, 2023

AnthroNet：基于人体测量的条件生成人类

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TL;DR我们提出了一种新颖的人体模型，通过一套广泛的人体测量数据生成，可产生各种人体形状和姿势。该模型通过深度生成架构，直接建模具体的人的身份，能够在任意姿势下生成人体。它是首个只使用合成数据进行端到端训练的模型，不仅提供高度准确的人体网格表示，还允许对人体的精确测量。此外，我们利用多样的动画库对合成人体的身体和手部进行了良好的描述，以最大化模型训练的可学习先验的多样性。我们的模型使用了 10 万个程序生成的姿势人体网格及其对应的人体测量数据进行训练。我们的合成数据生成器可用于为非商业学术研究目的生成数百万个独特的人体身份和姿势。
发现论文，激发创造
  • AvatarGen：可动漫人类角色的三维生成模型

    本文提出 AvatarGen 方法，是第一种通过仅使用 2D 图像训练，能够生成高保真度外观和可控几何形状的、解耦式的可控人体动画的方法。

    Nov, 2022

  • StylePeople: 全身人型头像生成模型

    本文提出了一种基于参数化网格人体模型和神经纹理的新型全身人体化身，证明了神经纹理能够成功地建模衣服和头发，并展示了如何使用反向传播从视频的多个框架创建这些化身，进一步提出了一种适用于人体化身的生成模型，能够从人们的图像和视频数据集中进行训练，可以随机生成人体化身以及从一到几张图片中创建穿着着装的人体化身。

    Apr, 2021

  • 使用生成模型的合成数据在野外进行的 3D 人体重建

    通过基于扩散模型的 HumanWild 方法，我们展示了由生成模型创建的合成数据与计算机图形渲染数据互补，从而在 3D 人体姿态和形状估计方面在多样化的真实场景中实现了卓越的泛化性能。

    Mar, 2024

  • 3DHumanGAN: 面向照片般逼真的三维感知人体图像生成

    本文提出了一种名为 3DHumanGAN 的生成对抗网络（GAN），用于合成全身人体的图像，具有在不同视角和姿势下一致的外观。该模型采用了 2D 卷积背骨由 3D 姿态映射网络调制的生成器架构，能够生成具有 3D 人体先验知识和一致性的逼真图像，并通过对抗学习从网络图片中学习而来。

    Dec, 2022

  • HumanGAN：一种生成人类图像的模型

    本研究设计了一种人类图像生成的生成模型，能够控制姿势，不同身体局部的外貌以及服装风格，能够生成高逼真度的图像，并在不同方面表现出色，如姿态控制、部位和服装转移以及关节采样。

    Mar, 2021

  • gDNA: 生成详细神经化身模型

    这篇论文提出了一种新方法，使用前向蒙皮模块和对抗网络模型，仅从少量生动的数据中学习生成多样化的 3D 人形模型，以便能够更自然地生成身着不同服装的人形模型，并且还可用于将人形模型拟合到原始扫描数据上。

    Jan, 2022

  • 3DPeople: 建模穿着衣服人的几何形状

    本文提出了一种从单张照片中预测着装人体几何形状的新方法，包括三个关键点：一个新数据集，一个新的形状参数化算法和一个端到端的深度生成网络。

    Apr, 2019

  • En3D：从 2D 合成数据雕刻 3D 人体的增强生成模型

    通过以人为基础的准确物理建模，我们提出了一种增强的生成方案 En3D，能够从合成的平衡、多样化和结构化的人类图像中，准确地模拟具有逼真外观的通用化 3D 人物。

    Jan, 2024

  • 学习可局部编辑虚拟人

    本文提出一种新的混合表征和端到端可训练的网络体系结构，以建模完全可编辑和可定制的神经化身，并设计实现一种特征码本以存储可变形体模型的本地几何和纹理特征。该模型具有 3D 一致性，并利用神经场的模建模力量。此外，该方法还可在三维资产之间交换本地特征以实现局部编辑。通过贡献一个新的高质量数据集，该方法生成了多样化的详细化身，并比现有方法获得更好的模型拟合性能。

    Apr, 2023

  • MUNCH: 模拟独特的 N 个可控头部

    自动生成 3D 人头一直是计算机视觉研究人员的一个引人入胜且具有挑战性的任务。我们提出了一种方法，它具备质量、多样性、控制和逼真性等令游戏设计艺术家期望的功能，其中包括可解释的网络设计、无缝合成多个高保真度的基于物理的渲染贴图以及对生成贴图进行语义颜色控制的新颖色彩变换模型。

    Oct, 2023