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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。
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。
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。
从真实场景中估计人体的三维结构是一项具有挑战性的任务,对于人工智能、图形学和人机交互等领域具有重要意义。现有的3D人体姿态估计数据集通常在受控条件下收集,具有静态背景,无法代表真实世界场景的多样性,从限制了用于真实应用的准确模型的开发。FreeMan的可用性预计将推动人体建模、计算机视觉和人机交互领域的进步,弥合了受控实验室条件与真实场景之间的差距。
近年来,应用场景的旺盛需求,推动AI领域将技术能力从感知延伸到认知、从2D扩展到3D。3 月 19 日,云从科技基于单帧图像的3D人体重建技术同时在Human3.6M、Surreal和UP-3D上创造了最新的世界纪录,此次突破将原有最低误差记录大幅降低30%,也是继去年云从在3D人脸数据集上大幅刷新纪录后,再次在此类3D重建技术上取得重要成果。Human3.6M数据集上对比 Surreal数据集上对比UP-3D数据集上对比3D重建领域通常以误差(Error)作为衡量?
一千呼万唤始出来!近日,具有人工智能“国家队”称号的云从科技宣布:重大突破!据媒体报道,云从科技已在3D人体重建技术上取得了重大突破,云从准备今年把这款黑科技用在身份影像重建、医疗肢体打印与电影制作等领域上。其实,云从研发3D重建技术已有时日。去年,云从研究院曾提出针对人脸的稠密3D关键点技术PRNet,能够基于一帧人脸图像重建出约4万5千个人脸3D关键点,在多个三维人脸数据集上大幅领先之前的技术。相关论文发表?