DiffPortrait3D

DiffPortrait3D

DiffPortrait3D是一个条件化难度模型,即使只有野外单张人像照片,也能合成逼真的3D一致新视角。具体来说,给定单张RGB输入图像,我们目标是合成从新相机视角渲染的似是而非的面部细节,同时保留身份和面部表达。我们的零试验方法可以很好地推广到任意面部人像,具有非姿态相机视角,极端面部表情和多种艺术描绘。在其核心,我们利用在大规模图像数据集上预训练的2D难度模型的生成先验作为我们的呈现主干,同时通过解耦外观和相机姿势的定向注意控制来指导去噪。为此,我们首先从参考图像将外观上下文注入冻结的UNet的自我注意力层。然后通过一种新颖的条件控制模块来操纵呈现视图,该模块通过观看来自同一视图的交叉主体的条件图像来解释相机姿势。 此外,我们插入了一个可训练的跨视图注意力模块来增强视图一致性,后者通过在推理期间采用一种新的3D感知噪声生成过程进一步加强。我们在具有挑战性的野外和多视图基准测试中定性和定量地证明了最先进的结果。

需求人群:

["人像复原和编辑","人像新视角合成","人像动画制作"]

使用场景示例:

从正面头像合成侧面视角

从微笑正面合成大笑侧面

从素描图片合成逼真3D新视角

产品特色:

从单张图片合成新视角

保留身份和表情信息

适用于野外单张人像

支持极端表情和多种绘画风格

使用预训练的2D难度模型作为主干

注入外观上下文指导去噪

使用条件控制模块操纵呈现视图

增加可训练的跨视图注意力模块

3D感知噪声生成增强一致性

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