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DiffHuman是一种概率性的光度逼真的3D人体重建方法。它可以从单张RGB图像预测一个3D人体重建的概率分布,并通过迭代降噪采样多个细节丰富、色彩鲜明的3D人体模型。要获取更多详细信息并开始使用DiffHuman,请访问DiffHuman官方网站。
在AR、VR、3D打印、场景搭建以及电影制作等多个领域中,获得高质量穿着衣服的人体3D模型变得至关重要。传统的创建方法耗时且需要专业设备捕捉多视角照片依赖技术熟练的专业人员。SIFU模型为单张图片人体重建提供了一种创新的方法,为未来的研究和实际应用提供了新的思路。
浙江大学ReLER实验室的研究人员提出了一项引人瞩目的研究成果:SIFU模型。该模型创新性地使用单张图片进行3D人体模型重建,通过引入侧视图条件隐函数和扩散模型,实现了几何和纹理重建的最先进水平。通过这一研究,浙江大学ReLER实验室为几何纹理重建领域注入了新的SOTA技术,为未来的科研和产业应用提供了坚实的基础。
南洋理工大学与商汤科技的S-Lab团队近日发布了一项令人振奋的研究成果,推出了基于GaussianSplatting的高效3D人体建模框架,被命名为GauHuman。该框架在快速重建和实时渲染方面取得了显著的突破,为数字领域的人体建模提供了高效解决方案。他们对GauHuman的未来发展充满信心,同时已经将代码完全开源,鼓励广大开发者共同参与,共同推动这一领域的研究和创新。
MotionGPT是一款令人惊叹的技术创新,它统一了语言和运动,将语言指令转换为引人入胜的3D人体运动。这一模型的设计灵感源于即时学习,通过混合运动语言数据进行预训练,并通过基于提示的问答任务进行微调,使其具备卓越的性能。MotionGPT不仅是一种技术的突破,更是对人机交互的重大推动,将语言与运动巧妙地融合,开创了全新的应用前景。
D3GA 是一款基于高斯点云的可驱动3D人体模型生成工具。该工具利用多视角视频学习技术,能够生成逼真的3D人体模型。它使用3D高斯点云技术进行实时渲染,通过关节角度和关键点驱动模型形变,生成的模型质量高于传统方法。D3GA适用于需要实时渲染和控制3D人体的各种应用场景。点击前往D3GA官网体验入口D3GA的目标用户群D3GA特别适用于那些需要实时渲染和控制3D人体模型的用�
在最新的研究中,卡内基梅隆大学和马克斯·普朗克智能系统研究所的研究人员共同发布了一项名为WHAM的创新性AI方法。这一方法在精准性和效率方面实现了从视频中准确估计3D人体运动的突破。8.通过深入的剖析研究,验证了该方法的准确性。
在3D生成领域,为了实现高质量的3D人体外观和几何形状,研究者们一直在探索自动化的生成方法。传统方法需要经历多个人工制作步骤最新的HumanGaussian框架通过结构感知的SDS和负文本引导等核心方法,成功解决了3D人体生成中效率与质量之间的权衡问题。这一框架的开源将为相关研究者提供有力工具,推动3D生成领域的发展。
MoMask是一个创新的3D人体运动生成模型,其核心思想是通过层级量化方案表示人体动作,包括基础层和逐层的残差标记。在模型结构上,引入了MaskedTransformer和ResidualTransformer,分别用于预测基础层的掩码动作标记和逐渐预测更高层次的标记。其在重建、生成和比较方面的实验证明了其在3D人体动作建模领域的卓越性能。
人体姿态和形状的三维估计是重建现实世界中的人体行为所必需的。从二维图像进行三维推断面临深度模糊、遮挡、不寻常的服装和运动模糊等挑战。如果您对此感兴趣,不妨查看相关链接以了解更多详情。