Feb, 2024

DivAvatar: 利用单个提示生成多样化的 3D 角色模型

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TL;DRText-to-Avatar generation has made significant progress with DivAvatar, a framework that generates diverse avatars from a single text prompt by fine-tuning a 3D generative model through noise sampling and semantic-aware zoom mechanisms, resulting in avatars of rich and varied appearances.
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发现论文，激发创造
  • StyleAvatar3D: 基于图像文本扩散模型实现高保真 3D 头像生成

    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

  • DreamAvatar: 基于扩散模型的文本和形状指导下的 3D 人体化身生成

    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

  • DiverseDream: 借助增强的文本嵌入进行多样化的文本到三维合成

    使用文本转图像模型作为视觉先验进行文本到 3D 合成，通过对参考图像进行文本反转来增强文本提示，提高文本到 3D 合成的多样性。

    Dec, 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

  • 使用图像扩散模型进行即时三维人体化身生成

    通过 AvatarPopUp 方法，可以从不同输入模态生成快速且高质量的 3D 人体化身，具有对生成的姿势和形状的控制，使用基于扩散的图片生成网络和 3D 提升网络。该方法根据每个特定任务进行精细调优，能够在几秒内生成高质量的 3D 模型，远快于现有大多数方法，可以用于需要大规模控制 3D 生成的人体化身应用。

    Jun, 2024

  • Guide3D：根据文本和图像指导创建 3D 化身

    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

  • 基于文本条件的语境化头像生成用于零样本定制化

    本文提出了一个零射击的管道，该管道可以通过捕捉用户的身份以令人愉悦的方式进行头像生成，具有个性化的图像生成特征，此外，作者使用大规模图像数据集学习人类 3D 姿态参数，克服了动作捕捉数据集的局限性。

    Apr, 2023

  • 可塑扩散：单图像化身创造的三维一致扩散

    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

  • 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

  • UltrAvatar: 逼真可动的三维头像扩散模型与指导纹理

    提出了一种新颖的 3D 人物生成方法 UltrAvatar，通过增强几何保真度和质感材质的质量来生成更真实且具有物理基础渲染（PBR）效果的 3D 人物模型，克服了光照影响和获得更多面部细节的挑战，并在实验中展示了该方法的有效性和鲁棒性。

    Jan, 2024