需求人群:
"DressRecon的目标受众是计算机视觉和图形学领域的研究人员和开发者,特别是那些对4D人体模型重建、动作捕捉、虚拟现实和增强现实应用感兴趣的人。该技术提供了一种高质量的人体模型重建方法,对于需要精确人体动作和服装变形模拟的应用场景非常有价值。"
使用场景示例:
在虚拟现实游戏中,使用DressRecon技术为玩家角色提供逼真的动作捕捉。
在电影和动画制作中,利用DressRecon重建演员的动作和服装,以创建更加真实的CG角色。
在时尚设计领域,通过DressRecon技术模拟不同体型和服装的穿着效果。
产品特色:
时间一致的人体模型重建:能够处理非常宽松的服装或手持物体交互。
分层变形:通过身体和服装高斯模型捕捉肢体动作和服装的细微变形。
基于图像的先验知识:使用表面法线、光流等图像基础先验知识作为优化的监督信号。
3D高斯优化:将隐式SDF提取成时间一致的网格,或进一步优化为显式的3D高斯以提高渲染质量。
高保真度3D重建:即使在具有挑战性的服装变形和物体交互的场景中也能实现高保真度的3D重建。
极端视角合成:重建的化身可以从任何视角渲染。
运动分解:通过空间中均匀分布的身体和服装变形层,分别负责不同类型的运动。
使用教程:
1. 准备一段单目视频,视频中包含需要重建的人体动作。
2. 确保视频质量足够高,以便捕捉到人体动作和服装的细微变化。
3. 使用DressRecon提供的代码和工具对视频进行处理。
4. 根据需要调整模型参数,以优化重建结果。
5. 利用DressRecon的分层变形功能,分别处理身体和服装的变形。
6. 使用基于图像的先验知识,如表面法线和光流,来提高重建的准确性。
7. 通过3D高斯优化步骤,进一步提升渲染质量和交互性。
8. 最终,查看并使用重建的4D人体模型进行进一步的应用或分析。
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从单目视频重建时间一致的4D人体模型
DressRecon是一个用于从单目视频重建时间一致的4D人体模型的方法,专注于处理非常宽松的服装或手持物体交互。该技术结合了通用的人体先验知识(从大规模训练数据中学习得到)和针对单个视频的特定“骨骼袋”变形(通过测试时优化进行拟合)。DressRecon通过学习一个神经隐式模型来分离身体与服装变形,作为单独的运动模型层。为了捕捉服装的微妙几何形状,它利用基于图像的先验知识,如人体姿势、表面法线和光流,在优化过程中进行调整。生成的神经场可以提取成时间一致的网格,或者进一步优化为显式的3D高斯,以提高渲染质量和实现交互式可视化。DressRecon在包含高度挑战性服装变形和物体交互的数据集上,提供了比以往技术更高的3D重建保真度。
基于AI生成图像的3D渲染模型
Toy Box Flux是一个基于AI生成图像训练的3D渲染模型,它结合了现有的3D LoRA模型和Coloring Book Flux LoRA的权重,形成了独特的风格。该模型特别适合生成具有特定风格的玩具设计图像。它在物体和人物主体上表现最佳,动物的表现则因训练图像中的数据不足而不稳定。此外,该模型还能提高室内3D渲染的真实感。计划在v2版本中通过混合更多生成的输出和预先存在的输出来加强这种风格的一致性。
设计物理产品的现代方式
SuperCraft是一个在线平台,允许用户通过无限协作画布和基于节点的流程来设计出色的物理产品。它利用生成式人工智能技术,将草图转化为逼真的产品图像,自动生成产品的3D渲染图,让用户能够从三维角度更好地感受设计。
高效渲染被遮挡的人体
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