3d human model | BriefGPT - AI 论文速递

关键词3d human model

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基于序列模式识别预测身体部位的关节角度
通过创建一个数据集，包含了人体模型的人工图像和真实人体照片，以及通过卷积神经网络提取所需关节角度，我们得到了在测试数据集上的均方根误差（RMSE）为 12.89、平均绝对误差（MAE）为 4.7 的结果，从而解决了二维人体姿势识别中不可见身
PDFa month ago
GauHuman: 单目人体视频的关节高斯粒子渲染
GauHuman 是一个 3D 人体模型，通过高斯飞溅实现快速训练（1 ~ 2 分钟）和实时渲染（最高 189 FPS），与现有的基于 NeRF 的隐式表示建模框架相比，后者需要几个小时的训练和每帧几秒钟的渲染。
PDF7 months ago
HumanRef: 通过参考引导扩散进行的单张图像到三维人体生成
使用单个参考图像生成 3D 人体模型是具有挑战性的，本文提出了一种从单视角输入生成 3D 人体模型的框架 HumanRef，通过引入参考引导评分蒸馏采样（Ref-SDS）方法有效地将图像指导纳入生成过程，实现了生成具有精细几何结构、逼真纹理
PDF7 months ago
AAAI使用双域特征流和多视角幻像生成纹理
使用双域生成模型从单一图像提取纹理地图，并且在多视图图像特征的基础上产生了一种可渲染的纹理地图。
PDF2 years ago
基于 3D 约束和细节增强的人体动作迁移
使用生成对抗网络，将源角色的动作转移到目标角色上，并且保持高逼真度。将姿势信息和外貌信息解耦并重新组合，利用重建的三维人体模型作为 GAN 的条件，进一步引入细节增强网络以增强转移结果的细节信息。实验表明，该方法在质量和数量上均优于现有技术
PDF4 years ago