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

本文提出了一种新的方法，结合使用预训练的图像文本扩散模型和基于生成对抗网络的 3D 生成网络，用于生成高质量，风格化的 3D 头像，并在视觉质量和多样性方面优于现有最先进的方法。

May, 2023

本研究工作旨在通过将 3D 可变模型整合到最新的多视角一致性扩散方法中，增强生成扩散模型在创建可控、照片般逼真的人类头像任务中的质量和功能。我们的实验证明了在基于关节的 3D 模型的准确约束下，生成流水线模型在单图像的新视角合成任务上的性能改进，更重要的是，这种整合实现了面部表情和身体姿势控制在生成过程中的无缝和准确融入。据我们所知，我们提出的框架是第一个允许从未见过的单一图像创建完全 3D 一致、可动画和照片般逼真的人类头像的扩散模型；广泛的定量和定性评估证明了我们的方法在新视角和新表情合成任务上相对于现有最先进的头像创建模型的优势。

Jan, 2024

通过构建新的模型，通过将 2D 扩散模型和 3D 重建模型进行紧密耦合，我们可以从单个 RGB 图像中创建逼真的头像，并实现几何和外观上的高保真度。

Jun, 2024

通过结合文字和图像信息，利用扩散模型，我们开发了一种零样本的三维生成模型，能够合成高分辨率纹理网格，实现了将二维图像直接转化为三维空间的功能。

Aug, 2023

DreamAvatar 是一个生成高质量、可控制姿态的 3D 人类头像的框架，它使用了可训练的 NeRF 生成 3D 点密度和颜色特征以及预先训练的文本到图像扩散模型提供 2D 自监督。通过 SMPL 模型提供粗略的姿势和形状指导生成，并引入了包含规范空间和观察空间的双重空间设计，它们之间由 NeRF 学习的变形场联系，从规范空间将优化的纹理和几何转移到目标位置头像，添加正常一致性正则化以获得更生动的几何和纹理。经过广泛的评估，证明 DreamAvatar 明显优于现有方法，为文本和形状引导的 3D 人体生成设立了新的技术水准。

Apr, 2023

通过一张单一的图像生成具有可控面部表情、头部姿态和肩膀运动的可动画 3D 感知艺术化人物形象，并进行实时动态演示。

Mar, 2024

DiffusionAvatars 通过合成高保真度的三维头像人物，提供了对姿态和表情的直观控制。我们提出了一种基于扩散的神经渲染器，利用通用的二维先验生成引人注目的人脸图像。通过从目标视点渲染神经参数头模型（NPHM）对表情和头部姿态进行粗略指导，我们作为人物的代理几何体。此外，为了增强精细面部表情的建模，我们直接在 NPHM 中通过交叉注意力采用从 NPHM 获得的表情代码来调整 DiffusionAvatars。最后，为了在不同视点和表情之间综合一致地细化表面细节，我们通过 NPHM 的规范空间在头部表面上装配可学习的空间特征。我们使用人物的 RGB 视频和相应跟踪的 NPHM 网格对 DiffusionAvatars 进行训练，并在自我重演和动画场景中测试所得到的头像。我们的实验证明，DiffusionAvatars 在生成人物的新姿态和表情的时候能够产生时间上连贯而视觉上有吸引力的视频，优于现有方法。

Nov, 2023

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

本文采用一种新方法，通过给定文本提示和 3D 网格来生成 3D 模型的纹理。该方法考虑了额外的深度信息，利用深度条件稳定扩散的评分蒸馏采样过程生成纹理。我们在开源数据集 Objaverse 上运行了模型，并进行了用户研究，与各种 3D 纹理方法的结果进行了比较。我们证明了我们的模型可以生成更令人满意的结果，并为同一对象产生各种艺术风格。此外，在生成可比质量的纹理时，我们取得了更快的时间。我们还进行了彻底的消融研究，研究了不同因素对生成质量的影响，包括采样步骤、引导尺度、负提示、数据增强、高度范围和替代 SDS 方法。

Nov, 2023