May, 2024

基于运动的单目视频三维人体服装综合

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TL;DR通过运用运动感知的高斯分割方法，结合运动学信息和局部遮挡检测，我们提出了一种创新框架 Motion-Based 3D Clothed Humans Synthesis (MOSS)，实现在单视角下进行逼真的衣物变形的三维重建。实验证明，MOSS 在单目视频中实现了最先进的三维衣物生成视觉质量，Human NeRF 和高斯分割的改进分别提高了 33.94% 和 16.75%（LPIPS*）。
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发现论文，激发创造
  • 基于单目视频的高保真度神经人类动作转移

    该文提出了一种新的框架，通过训练一系列递归深度神经网络从 2D 姿势及其时间导数来生成人类形状、结构和外观的中间表示，从而解决了视频中松散的服装动态和细节的生成问题，实现了高保真的人类动作转移。

    Dec, 2020

  • 高斯体：三维高斯板片的衣着人物重建

    本研究提出了一种名为 GaussianBody 的新型服装人体重建方法，基于 3D 高斯散射模型。该方法通过显式姿势引导形变，引入基于物理的先验知识和正则化变换来解决动态人体重建过程中的非刚性变形和丰富的服装细节等问题。实验证明，该方法在动态穿着服装的人体重建方面能够实现最先进的逼真视角渲染效果，同时还能明确地重建几何结构。

    Jan, 2024

  • 使用单目摄像头实现衣着 3D 人体角色的动态外貌建模

    使用一个人的动态视频，通过引入新颖的组合式人体建模框架，结合显式建模和隐式建模的方法，实现高质量的服装 3D 人体化身建模，解决了缺乏几何和其时间对应关系的 3D 真值数据的挑战，成功地生成了具有运动相关几何和纹理的服装 3D 人体化身。

    Dec, 2023

  • MoSca: 利用 4D 运动支架从实地视频中进行动态高斯融合

    我们介绍了 4D 动作支架（MoSca），这是一个神经信息处理系统，旨在从在野外随意捕获的单目视频重建和合成动态场景的新视图。

    May, 2024

  • 基于物理的视频人体运动估计和合成

    通过单眼 RGB 视频直接训练具有物理可行性的人体运动的生成模型，该方法通过可微分的方式实现了物理约束和接触关系优化，并实现了与之前基于姿态识别的方法相比更高质量、更真实、更多样化的运动合成与估计。

    Sep, 2021

  • 基于物理引导的姿态概率建模的人体动作捕捉

    将物理学应用于人体动作捕捉以避免浮动、脚滑与地面穿透等问题，并利用物理学作为去噪引导来从建模的姿态概率分布中重构合理的人体动作，实验证明我们的方法在关节准确性和成功率上优于之前的基于物理的方法。

    Aug, 2023

  • 运动感知的高斯点云成型在高效动态场景重建中的应用

    提出了一种新的运动感知增强框架，通过挖掘光流中的有用运动线索来改进动态场景重建，以提高不同动态 3D 高斯喷溅方式的性能，并针对基于形变的范例提出了一种瞬态感知形变辅助模块。经过广泛的实验证明，与基线相比，我们的方法在渲染质量和效率方面都表现出明显的优势。

    Mar, 2024

  • 3DGS-Avatar：通过可变形的三维高斯点渲染实现动态化人物形象

    使用 3D 高斯喷洒（3DGS），我们介绍了一种从单目视频中创建可以动画化的人体化身的方法。通过学习非刚性变形网络和引入不同性的正则化，我们的方法在训练和推理速度上比现有的技术分别快 400 倍和 250 倍，并实现了与最先进方法相媲美甚至更好的性能。

    Dec, 2023

  • 从单目视频中高质量可动画的动态服装重构

    首次提出从单目视频中恢复高质量可动态调整的服装的方法，通过可学习的服装变形网络和多假设变形模块实现，实验结果表明可生成具有连贯表面细节的高质量动态服装，并可在未见过的姿势下轻松实现动画效果。

    Nov, 2023

  • 面向场景的人体运动合成生成网络

    本文提出了一种新框架，将场景和人体运动相互作用考虑在内，使用生成任务将人体运动的分布因子分解，并使用基于 GAN 的学习方法来提高其有效性。文中讨论了两个数据集结果，涵盖了真实和合成环境。

    May, 2021