ICCVOct, 2023

GETAvatar: 生成可动人形角色的纹理网格

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TL;DRGETAvatar 是一个用于生成可动画的高质量纹理和几何结构的人型化身的生成模型，通过使用显式表面建模的关节式 3D 人体表示和学习自 3D 扫描数据的 2D 法线图以实现细致的表面细节，并通过基于光栅化的渲染器实现高分辨率图像生成。
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

  • AvatarStudio：高保真和可动画三维头像从文本创建

    通过 AvatarStudio 生成高质量的、可动画的 3D 人物头像，首先使用低分辨率的基于 NeRF 的表示进行初步生成，然后结合 SMPL 引导关节活动增加明确的网格表示并支持头像动画和高分辨率渲染，在结果头像中引入基于 DensePose 的 2D 扩散模型以确保视角一致性和姿态可控性，利用 AvatarStudio 可以从文本中生成高质量的头像并具备动态效果，优于之前的方法，并且适用于多模态头像动画和风格引导头像创作等多个应用。

    Nov, 2023

  • SEEAvatar: 受限几何和外观的照片级文本到 3D 头像生成

    使用大规模文本到图像生成模型，我们提出了 SEEAvatar，一种通过自进化约束生成具有真实感的 3D 头像的方法。通过对几何形状进行全局和局部部分的约束，并使用扩散模型和物理渲染管线生成逼真的纹理，我们的方法在全局和局部几何形状和外观质量上都优于以前的方法。

    Dec, 2023

  • GET3D: 从图像中学习高质量 3D 纹理形状的生成模型

    GET3D 是一种 3D 生成模型，能够直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的显式纹理 3D 网格，从而显著改进了以往的方法。

    Sep, 2022

  • 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

  • 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

  • 文本生成可动画三维化人形头像

    DreamHuman 是一种从文本描述自动生成逼真可动的三维人物头像模型的方法，该方法将大规模的文本到图像合成模型、神经辐射场和统计人体模型连接在一起，以新颖的建模和优化框架产生动态三维人物头像，具有高质量的纹理、实例特定的表面变形和多样化的外观、衣着、肤色和身体形态。

    Jun, 2023

  • 使用文本到图像扩散模型生成带有关节的 3D 头像

    本文提出了一种新的基于 3D 可塑模型（3DMM）的文本引导头部生成方法，利用扩散模型生成多视图一致性辐射场的同时更新几何和纹理以生成和文本描述一致的 3D 头部化身，以此在一定程度上提高 3D 头部生成的精度和多样性。

    Jul, 2023

  • ARAH：人体关节 SDF 的可动态渲染

    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

  • 纹理神经形象

    我们提出了一个学习全身神经头像的系统，该系统采用中间路径，同时估计模型表面的显式二维纹理映射，并通过卷积网络将身体特征点的配置与相机相对应，直接映射为图像中单个像素的 2D 纹理坐标。我们展示了这样的系统能够学习生成逼真的渲染，并通过与使用直接图像到图像翻译的系统相比较的值得推崇的泛化性能来展示，保持显式纹理表示对于系统的改善有所帮助。

    May, 2019