avatar generation | BriefGPT

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$E^{3}$Gen：高效、表达丰富且可编辑的人物生成
介绍了一种名为 $E^3$Gen 的新型头像生成方法，采用 3D 高斯函数，将其编码到由 SMPL-X 参数模型定义的结构化 2D UV 空间上，实现了头像生成和全身姿势的控制和编辑。
PDFa month ago
LeGO：通过表面变形网络实现可动漫化风格的人脸生成（以单个示例为基础）
通过训练表面变形网络和使用配对样例来翻译目标风格，该方法实现了高度风格化的 3D 人脸模型，可以生成不同拓扑的面部模型，并用于诸如头像生成、几何样式的线性插值以及风格化头像的面部动画等应用。
PDF3 months ago
VRMM: 一个体积光源可变的可塑头部模型
本文介绍了一种新颖的体状可重塑模型 (VRMM)，用于 3D 面部建模。通过使用一种高效的消缠和编码潜在空间的身份、表情和光照的训练框架，我们的 VRMM 克服了最近的体积优先模型在模型学习和个性化重建方面遇到的挑战。通过各种应用如头像生成
PDF5 months ago
MoSAR: 基于单目半监督模型的头像重建方法，利用可微分着色
基于 MoSAR 方法，从单目图像中生成 3D 头像。我们提出了一种半监督训练方案，通过同时学习光型平台和野外数据集来提高泛化性能，并利用一种新颖的可微分着色公式有效地分离面部参数，生成逼真且可重光的人物头像。此外，我们还推出了一个新数据集
PDF6 months ago
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。
PDFa year ago
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。
PDFa year ago
生成型人工智能遇上 3D：AIGC 时代的文本到 3D 调查
本研究主要介绍了生成人工智能中的文本导向内容生成，着重探讨其中的文本导向三维技术，提供了一份关于该领域的综合调查报告。该报告介绍了三维数据表示、相关技术及其在不同应用方面的应用，包括头像生成、纹理生成、形状变换和场景生成，以及使用 NeRF
PDFa year ago