Apr, 2024

FashionEngine: 交互式生成和编辑 3D 服装人物

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TL;DR我们提出了一种名为 FashionEngine 的互动式 3D 人体生成和编辑系统，可以与人类与世界互动的方式一致地设计 3D 数字人体，并包括预训练的 3D 人体扩散模型、多模态 - UV 编码和多模态 - UV 对齐采样器等关键组件。
fashionengine3d human generationmultimodal editinguv latent spaceinteractive user interface
发现论文，激发创造
  • 多模态服装设计师：基于人体中心的潜在扩散模型用于时尚图像编辑

    本文介绍了一种基于 latent diffusion models 的新型架构，通过多模态提示（文本、人体姿势和服装草图）引导生成人体中心时尚图像，同时扩展了两个已有的时尚数据集，证明了该方法的有效性。

    Apr, 2023

  • HumanCoser：基于语义感知扩散模型的分层三维人体生成

    基于新颖的物理解耦 - 语义感知扩散模型，本文提出了一个文本驱动的分层式 3D 人体生成框架，可以生成具有一致身体结构的 3D 人体，同时允许分层式的自由编辑。

    Dec, 2023

  • CLOTH3D: 服装三维人体

    CLOTH3D 是第一份大规模的 3D 服装人体序列的综合性合成数据集，并提供了基于条件变分自编码器和图卷积的生成模型，实现了在任何姿势和形状下逼真生成 3D 服装。

    Dec, 2019

  • 基于生成式人类先验的时尚风格编辑

    该研究通过使用文本描述来操纵人类形象的时尚风格编辑，探索了时尚风格编辑的任务，并提出了两个加强指导信号的方向：文本扩充和视觉参考。通过基于人类先验的生成模型和对潜在空间结构的经验发现，在时尚风格编辑领域取得了令人兴奋的新应用。

    Apr, 2024

  • 一种穿着衣物的人的生成模型

    本文提出了第一个基于图像的全身穿着人群生成模型，通过从大规模图像数据库中学习生成模型，我们克服了人体姿态、形状和外观方面的高变异性挑战，并提出了一种可分解生成模型以生成逼真的人物图像。该方法有效地实现了数据驱动的人物生成方法。

    May, 2017

  • 生成式服装中的 3D 人物着装学习

    本文提出了一种名为 CAPE 的基于 Mesh-VAE-GAN 和 SMPL 身体模型的条件服装生成模型，能够直接为 3D 人体模型着装并适用于不同的姿势。

    Jul, 2019

  • 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

  • 服装 3D 生成：3D 服装风格化与纹理生成

    我们介绍了 Garment3DGen，一种从基础网格中合成 3D 服装资产的新方法，通过单个输入图像作为指导，用户可以根据真实和合成图像生成 3D 纹理服装。使用 Garment3DGen，用户可以生成所需的纹理 3D 服装而无需艺术家干预。

    Mar, 2024

  • TELA：基于层次化方法的 3D 服装人体生成

    本文通过逐层式的人体服装表示和渐进优化策略，从文本描述生成 3D 穿衣人模型，以实现高质量的分离效果，并支持虚拟试穿等应用。

    Apr, 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