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HumanGaussian

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《HumanGaussian: Text-Driven 3D Human Generation with Gaussian Splatting》

文章目录前置知识:一、正文:二、方法前置知识:\quad1)SMPL(SkinnedMulti-PersonLinear)模型\quadSMPL(SkinnedMulti-PersonLinear)模型是一种用于表示人体形状和姿势的三维模型。\quada.Skinned表示这个模型不仅仅是骨架点,其实有蒙皮的,其蒙皮通过3Dmesh表示。3Dmesh如下所示,指的是在立体空间里面用三个点表示一个面,可以视为是对真实几何的采样,其中采样的点越多,3Dmesh就越密,建模的精确度就越高。\quadb.Multi-person表示的是这个模型是可以表示不同的人的,是通用的。\quadc.Linear

HumanGaussian开源:基于Gaussian Splatting,高质量 3D 人体生成新框架

在3D生成领域,根据文本提示创建高质量的3D人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。传统方法需要经历一系列人工制作的过程,如3D人体模型回归、绑定、蒙皮、纹理贴图和驱动等。为了自动化3D内容生成,此前的一些典型工作(比如DreamFusion[1])提出了分数蒸馏采样(ScoreDistillationSampling),通过优化3D场景的神经表达参数,使其在各个视角下渲染的2D图片符合大规模预训练的文生图模型分布。然而,尽管这一类方法在单个物体上取得了不错的效果,我们还是很难对具有复杂关节的细粒度人体进行精确建模。为了引入人体结构先验,最近的文本驱动3D人体生成研究将