Sep, 2023

学习具有混合三维表示的分离化身

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TL;DRDELTA 采用混合的 3D 表示方法对人体进行建模，通过将网格与体积渲染相结合，实现了人体、服装和头发的解耦合，有效实现了重建、试穿和发型转换等应用。
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发现论文，激发创造
  • AG3D: 从 2D 图像集合中学习生成 3D 头像

    本文提出了一种从 2D 图像生成逼真的 3D 人物的新方法，并使用多个辨别器和 2D 法线图形式的几何线索来训练模型，取得了在几何和外观方面超过以前 3D 和关节感知方法的性能，通过系统的消融研究验证了模型的有效性和每个组件的重要性。

    May, 2023

  • HR 人形：利用三角网格和视频高分辨率纹理建模人形化身

    通过单目视频实现高分辨率物理材质纹理和三角网格的人体模型的获取并结合多视角图像合成的信息融合策略，通过神经隐式表达生成可编辑的变形人体模型。

    May, 2024

  • 3D 人脸形状的解耦表示学习

    本文介绍了一种设计三维人脸形状表征的新策略。通过将面部形状分解为身份部分和表情部分进行非线性编码和解码，利用属性分解框架对三维面孔网格进行表示，以更好地表示通常在彼此之间非线性变形的面孔形状。实验结果表明，我们的方法在分解身份和表情部分方面比现有方法表现更好，而且可以使用我们的方法获得更自然的表情转移结果。

    Feb, 2019

  • IntrinsicAvatar：基于物理的动态人体反渲染，通过显式光线追踪从单目视频中

    我们提出了 IntrinsicAvatar，一种从仅单目视频中恢复着装人类角色的内在属性，包括几何、反射率、材质和环境光照的新方法。

    Dec, 2023

  • 为可动人形模型建模衣服的单独层

    通过多视角捕捉视频对具有显式服装表示的可动衣物人形头像进行建模，采用二层网格表示注册每个 3D 扫描，通过时序卷积网络来预测衣物潜在编码以实现人体动力学和服装状态的交互作用。

    Jun, 2021

  • 使用单目摄像头实现衣着 3D 人体角色的动态外貌建模

    使用一个人的动态视频，通过引入新颖的组合式人体建模框架，结合显式建模和隐式建模的方法，实现高质量的服装 3D 人体化身建模，解决了缺乏几何和其时间对应关系的 3D 真值数据的挑战，成功地生成了具有运动相关几何和纹理的服装 3D 人体化身。

    Dec, 2023

  • AvatarFusion: 2D 扩散的零样本生成不受服装影响的 3D 化身

    AvatarFusion 利用一个潜在的扩散模型，同时从头到脚地生成人类逼真的头像，并将衣服与人物身体分割开来。AvatarFusion 包括第一个脱离衣物的神经隐式头像模型，该模型采用了新的双体积渲染策略，将脱离衣物和衣物子模型在一个空间中渲染。我们还引入了一种新的优化方法，称为 Pixel-Semantics Difference-Sampling（PS-DS），该方法在语义上将身体和衣物的生成分开，并生成各种服装风格。此外，由于我们的模型脱离了衣物，因此我们可以更换头像的衣服。

    Jul, 2023

  • 单目 RGB 视频生成神经头像

    我们提出了神经头像，该方法能够显式建模动画人物头像的表面几何形状和外观，是虚拟现实和其他电影或游戏应用中数字人物的一种有效表示方法，它能够从单目 RGB 人像视频中学习，能够精确地外推到未知姿态和观察角度，并产生自然的表情和清晰的纹理细节。

    Dec, 2021

  • 全球相关 3D 解耦变压器用于服装化人物重建

    使用全局相关的三维解耦 Transformer 模型来从单幅图像中重建着衣人体化身，实现了在复杂姿势和宽松服装情况下的高性能几何和纹理重建。

    Sep, 2023

  • 可变形的 3D 高斯喷洒技术用于可动式人型角色模型

    通过引入参数驱动的动力学到三维高斯喷点，本研究提出了一种完全明确的方法来由单一单眼序列构建数字化角色，并使用栅格化器合成图像。该方法无需额外注释并且能在消费硬件上高效推断全分辨率图像，实验证明其在数据集上在定量和视觉上均优于现有的技术。

    Dec, 2023