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ICCV
imGHUM: 三维人体形状和关节姿态的隐式生成模型
imGHUM 是一个基于有效隐式模型，能够生成细节丰富人体模型的生成模型，实现了全人体的大规模形态与姿态的查询。
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3 years ago
ICCV
神经表达辐射场
我们提出了一种新的可变形三维表达方式 —— 神经关节光辐射场（NARF），该模型可以从图像中学习人工对象的运动姿态，并实现姿态的收放自如。NARF 不仅具有充分的可训练性和不可分性，而且还能够在多个实例的对象类中学习出外观的变化。实验证明，
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3 years ago
ICCV
用于四维视图合成和视频处理的神经辐射流
我们提出了一种称为神经辐射流（NeRFlow）的方法，可以从一组 RGB 图像中学习动态场景的 4D 时空表示，使得不需要多个相机拍摄即可实现多视角渲染，同时可用作视频处理任务的隐式场景先验。
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4 years ago
PaMIR：基于参数模型的隐式表示方法进行基于图像的人体重建
提出了一种基于 PaMIR 的框架，结合参数化身体模型与自由形式深度隐含函数，采用新型深度神经网络规范化自由形式深度隐含函数，通过训练损失并提出身体参考优化方法，以及增强参数化模型对隐含函数的一致性，实现在多种挑战性场景下的 3D 人体重建
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4 years ago
学习隐式表面光场
本研究提出了一种隐式表示法，以捕捉物体表面在光场中的视觉外观，并证明了该方法能够在使用单个真实 RGB 图像和对应的三维形状信息时预测未见过的物体的视觉外观。该方法建立了一个连续的表面光场表示，独立于几何形状，并且在特定照明条件下可嵌入到可
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4 years ago
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