3d human body reconstruction | BriefGPT

关键词3d human body reconstruction

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Ultraman：超高速详细单张图像 3D 人体重建
使用 Ultraman 方法，通过单张图像快速重建具有高质量纹理细节的 3D 人体模型，方法包括几何重建、纹理生成和纹理映射三个部分，通过实验证明其在各种标准数据集上的卓越性能和优于其他方法的人体渲染质量和速度。
PDF4 months ago
MUC：用于强健的 3D 人体重建的非校准相机混合
通过多重摄像头提供多视角视频覆盖人体，并使用三维人体重构方法，其中包括对多视角数据进行融合以及相机校准，可灵活支持任意数量的摄像头，并在两个公共数据集上表现出卓越性能，为相关应用带来重要潜力。
PDF4 months ago
从 RGB-D 数据中重构带有遮挡的 3D 人体姿势
通过对场景信息和先前知识进行建模，我们提出了一种新的方法来从 RGB-D 图像中重建带有遮挡的 3D 人体，通过建模可能的姿势空间并使用深度数据约束可见身体部分，我们的方法在 PROX 数据集上的实验结果表明，与其他方法相比，能够产生更准确
PDF9 months ago
CVPR单张 2K 分辨率图像实现高保真 3D 人体数字化
提出了一种名为 2K2K 的简单而有效的 3D 人体数字化方法，该方法构建了一个大规模的 2K 人体数据集并从 2K 分辨率图像推断出 3D 人体模型，通过多个网络恢复了人体的全局形状和细节，并使用现有的网格生成器重构了完整的 3D 人体模
PDFa year ago
ECCV从无约束图像中还原头像：UnconFuse
该研究报告针对 ECCV 2022 WCPA 挑战赛中的多视角 3D 人体重建问题，基于 MVP-Human 方法进行改进，获得了官方测试集上的最高得分，并获得榜首。
PDF2 years ago
ICCVHumanMeshNet：人类的多边形网格恢复
提出一种新模型 HumanMeshNet，它在多分支、多任务设置下，通过回归模板网格的顶点以及使用三维骨架位置进行规则化，隐式地学习了网格表示，从而实现虚拟、增强现实平台、动画行业、电子商务领域等方面的实时重建，并在三个公开数据集上展示了可
PDF5 years ago