Dec, 2023

HumanNeRF-SE: 视觉低潜能指向 数字摄录（数字视频）的全校人类作为吸引：多姿势的简单高效办法

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TL;DRHumanNeRF-SE 模型通过使用显式和隐式表示的人体结构，结合一般映射和特定映射过程，能够以少量输入合成任意姿势的图像并提高合成速度，同时具有更好的性能、更少的可学习参数和更短的训练时间。
humannerf-sepose imagesexplicit and implicit representationsgeneralization performancefew-shot input
发现论文，激发创造
  • HumanNeRF：从稀疏输入高效生成人体辐射场

    HumanNeRF 是一种通用的神经表示方法，它沿着多视角输入引入了一个聚合像素对齐特征，并使用一种姿态嵌入的非刚性变形场来处理动态运动，进而通过外观融合模块进一步提高渲染质量，实现了在各种多视角动态人体数据集上合成具有照片般逼真的自由视角人类的高效和通用性。

    Dec, 2021

  • ActorsNeRF: 可动画的通用少样本人体渲染 NeRF

    本篇论文提出了一种新颖的可动态生成 NeRF 模型 ActorsNeRF, 采用少量新演员的单目视频帧进行自适应训练，进一步采用两个人类先验来捕捉人类外观、形状和姿势变化，并在多个数据集上定量和定性地证明 ActorsNeRF 在 few-shot 身份和姿势泛化方面明显优于现有最先进技术。

    Apr, 2023

  • 从纹理空间中为 NeRFs 进行动画：一种基于姿态的人类表演渲染框架

    基于 NeRF 的人体表演姿态依赖渲染的新方法，通过将辐射场围绕 SMPL 人体模型进行扭曲，实现了新的表面对齐表示，可以通过骨骼关节参数和视点来实现动画化，并通过引入新的重新映射过程来实现高质量渲染。

    Nov, 2023

  • GHNeRF：学习具有高效神经辐射场的通用人类特征

    GHNeRF 是一种新颖的方法，通过学习 2D/3D 人体关节位置与 NeRF 表示来解决 3D 人体表示中缺乏的关键信息，以实现对人体生物力学特征的编码，并得到接近实时的最先进结果。

    Apr, 2024

  • NeuMan: 从单个视频中获取人类神经辐射字段

    本文提出了一个新的框架，用于从野外视频中重建人体和场景，并在单个视频上提供新的人体姿势和视角渲染的方法。通过训练两个 NeRF 模型（human 和 scene），并依赖现有方法估计人体和场景的大致几何形状，可以从观察空间创建到无关姿态的规范空间的偏移场，进而在规范空间中训练人体模型。我们的方法能够从仅 10 秒的视频剪辑中学习特定主题的细节，包括服装褶皱和配件，并提供在新视角和新姿势下人体的高质量渲染和背景。

    Mar, 2022

  • HumanNeRF: 从单目视频中自由视点渲染行走人物

    本文介绍了一种自由视点渲染的方法 - HumanNeRF，它可以在给定的人体复杂运动的单目视频中工作，并且可以使主体在任意新的相机视角或甚至特定帧和身体姿势的全 360 度相机路径下呈现。

    Jan, 2022

  • 从单目 RGB 视频中生成可动态调整神经辐射场

    本文提出了可动态变化神经辐射场 (animatable NeRF) 的方法用于从单眼视屏中创建细节丰富的人物角色，通过引入显式姿势引导变形的方式学习场景表示网络扩展神经辐射场 (NeRF) 到带有人体运动的动态场景，并展示了该方法在人物几何和外观重建、真实感渲染和动画设计等方面取得了突破性成果。

    Jun, 2021

  • PoseGen: 用 NeRF 学习生成 3D 人体姿势数据集

    该研究提出了一种使用神经辐射场（NeRF）生成 3D 人体姿势数据集的端到端框架，该方法通过训练预训练的姿势估计器优化生成的数据分布，从而提高模型的鲁棒性。实验证明，该方法相对于基准模型提高了 6% 的预测准确率。

    Dec, 2023

  • MPS-NeRF：从多视角图像中渲染通用三维人体模型

    本文提出了一种简单而有效的方法，使用多视角图像作为条件输入，训练出适用于不同人的可泛化 NeRF，该方法的关键部分是将规范空间与输入和目标图像相连，并利用参数化的 3D 人体模型来导出变形，本方法在实现新视角合成和姿势动画任务方面表现出了很好的效果。

    Mar, 2022

  • A-NeRF：用于学习人体形态、外观和姿态的关节神经辐射场

    本文提出了一种基于神经径向基方法的生成神经体模型，通过学习未标记的单目视频，在不需要地面真实标签的情况下，共同完善的姿势和体积身体形状和外观，有效改善了多样化数据集上的准确性，是对使用反向运动学的引入的一个重要贡献。

    Feb, 2021