需求人群:
"目标受众包括3D建模师、游戏开发者、动画制作者以及虚拟现实领域的专业人士。PSHuman提供的逼真3D人体模型重建技术,能够帮助他们快速、高效地创建高质量的3D内容,无论是用于游戏角色设计、动画制作还是虚拟现实体验。"
使用场景示例:
案例一:游戏开发者使用PSHuman快速生成逼真的游戏角色模型。
案例二:动画制作者利用PSHuman技术为动画电影制作高精度的3D人物模型。
案例三:虚拟现实公司采用PSHuman技术为VR体验创建真实的虚拟人物。
产品特色:
• 单图像3D人体重建:利用单张图片重建出逼真的3D人体模型。
• 跨尺度多视图扩散:通过联合建模全局全身形状和局部面部特征,实现细节丰富的新视角生成。
• 显式重构技术:利用多视图正常和颜色图像,通过可微分光栅化技术恢复真实的纹理人体网格。
• 身体姿态一致性:通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验,增强不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。
• 高度逼真的纹理:在CAPE和THuman2.1数据集上的广泛实验结果和定量评估显示了PSHuman在几何细节、纹理保真度和泛化能力方面的优势。
• 通用性强:PSHuman不仅适用于真实人物的3D重建,还能够处理动漫角色等非真实人物的3D重建。
使用教程:
1. 准备一张全身人物图片。
2. 使用PSHuman框架,输入全身人物图片和预测的SMPL-X模型。
3. 利用多视图图像扩散模型生成六视图的全局全身图像和局部面部图像。
4. 通过SMPLX初始化的显式人类雕刻技术,使用生成的正常和颜色贴图来变形和重构SMPL-X模型。
5. 通过可微分光栅化技术,优化模型以匹配输入图像。
6. 生成最终的逼真3D人体模型。
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从单张图片重建逼真的3D人体模型
PSHuman是一个创新的框架,它利用多视图扩散模型和显式重构技术,从单张图片中重建出逼真的3D人体模型。这项技术的重要性在于它能够处理复杂的自遮挡问题,并且在生成的面部细节上避免了几何失真。PSHuman通过跨尺度扩散模型联合建模全局全身形状和局部面部特征,实现了细节丰富且保持身份特征的新视角生成。此外,PSHuman还通过SMPL-X等参数化模型提供的身体先验,增强了不同人体姿态下的跨视图身体形状一致性。PSHuman的主要优点包括几何细节丰富、纹理保真度高以及泛化能力强。
基于高斯点云的可驱动3D人体模型
D3GA是一个基于高斯点云的可驱动3D人体模型。它可以从多视角的视频中学习生成逼真的3D人体模型。模型使用3D高斯点云技术实时渲染,通过关节角度和关键点来驱动模型形变。与其他方法相比,在相同的训练和测试数据下,D3GA可以生成更高质量的结果。它适用于需要实时渲染和控制3D人体的应用。
AI 生成定制 3D 模型
3D AI Studio 是一款基于人工智能技术的在线工具,可以轻松生成定制的 3D 模型。适用于设计师、开发者和创意人士,提供高质量的数字资产。用户可以通过AI生成器快速创建3D模型,并以FBX、GLB或USDZ格式导出。3D AI Studio具有高性能、用户友好的界面、自动生成真实纹理等特点,可大幅缩短建模时间和降低成本。
一种通过3D感知递归扩散生成3D模型的框架
Ouroboros3D是一个统一的3D生成框架,它将基于扩散的多视图图像生成和3D重建集成到一个递归扩散过程中。该框架通过自条件机制联合训练这两个模块,使它们能够相互适应,以实现鲁棒的推理。在多视图去噪过程中,多视图扩散模型使用由重建模块在前一时间步渲染的3D感知图作为附加条件。递归扩散框架与3D感知反馈相结合,提高了整个过程的几何一致性。实验表明,Ouroboros3D框架在性能上优于将这两个阶段分开训练的方法,以及在推理阶段将它们结合起来的现有方法。
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。
从单张 RGB 图像生成多个逼真的 3D 人体重建
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。与现有的确定性方法相比,DiffHuman 在未知或不确定区域能生成更加细节丰富的重建结果。同时,我们还引入了一个加速渲染的生成网络,大幅提高了推理速度。
快速从单张图片生成3D模型。
Stable Fast 3D (SF3D) 是一个基于TripoSR的大型重建模型,能够从单张物体图片生成带有纹理的UV展开3D网格资产。该模型训练有素,能在不到一秒的时间内创建3D模型,具有较低的多边形计数,并且进行了UV展开和纹理处理,使得模型在下游应用如游戏引擎或渲染工作中更易于使用。此外,模型还能预测每个物体的材料参数(粗糙度、金属感),在渲染过程中增强反射行为。SF3D适用于需要快速3D建模的领域,如游戏开发、电影特效制作等。
腾讯推出的3D生成框架,支持文本和图像到3D的生成。
Hunyuan3D-1是腾讯推出的一个统一框架,用于文本到3D和图像到3D的生成。该框架采用两阶段方法,第一阶段使用多视图扩散模型快速生成多视图RGB图像,第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。Hunyuan3D-1.0在速度和质量之间取得了令人印象深刻的平衡,显著减少了生成时间,同时保持了生成资产的质量和多样性。
基于多视图生成重建先验的拖拽式3D编辑工具
MVDrag3D是一个创新的3D编辑框架,它通过利用多视图生成和重建先验来实现灵活且具有创造性的拖拽式3D编辑。该技术的核心是使用多视图扩散模型作为强大的生成先验,以在多个渲染视图中执行一致的拖拽编辑,随后通过重建模型重建编辑对象的3D高斯。MVDrag3D通过视图特定的变形网络调整高斯的位置以实现良好的视图对齐,并提出多视图评分函数以从多个视图中提取生成先验,进一步增强视图一致性和视觉质量。这项技术对于3D建模和设计领域具有重要意义,因为它支持更多样化的编辑效果,并适用于多种对象类别和3D表示。
首个同时支持文生和图生的3D开源模型
腾讯混元3D是一个开源的3D生成模型,旨在解决现有3D生成模型在生成速度和泛化能力上的不足。该模型采用两阶段生成方法,第一阶段使用多视角扩散模型快速生成多视角图像,第二阶段通过前馈重建模型快速重建3D资产。混元3D-1.0模型能够帮助3D创作者和艺术家自动化生产3D资产,支持快速单图生3D,10秒内完成端到端生成,包括mesh和texture提取。
即时生成3D模型的AI平台
Instant 3D AI是一个利用人工智能技术,能够将2D图像快速转换成3D模型的在线平台。该技术的重要性在于它极大地简化了3D模型的创建过程,使得非专业人士也能轻松创建高质量的3D模型。产品背景信息显示,Instant 3D AI已经获得了1400多位创作者的信任,并获得了4.8/5的优秀评分。产品的主要优点包括快速生成3D模型、用户友好的操作界面以及高用户满意度。价格方面,Instant 3D AI提供免费试用,让用户可以先体验产品再决定是否付费。
基于图像学习的高质量3D纹理形状生成模型
GET3D是一种基于图像学习的生成模型,可以直接生成具有复杂拓扑结构、丰富几何细节和高保真纹理的3D模型。通过结合可微分表面建模、可微分渲染和2D生成对抗网络,我们从2D图像集合中训练了该模型。GET3D能够生成高质量的3D纹理模型,涵盖了汽车、椅子、动物、摩托车和人物等各种形态,相比之前的方法有显著改进。
使用AI生成任何3D模型
3D Mesh Generation是Anything World推出的一款在线3D模型生成工具,它利用人工智能技术,允许用户通过简单的文字描述或上传图片来快速生成3D模型。这项技术的重要性在于它极大地简化了3D模型的创建过程,使得没有专业3D建模技能的用户也能轻松创建出高质量的3D内容。产品背景信息显示,Anything World致力于通过其平台提供创新的3D内容创建解决方案,而3D Mesh Generation是其产品线中的重要组成部分。关于价格,用户可以在注册后查看具体的定价方案。
用于高质量高效3D重建和生成的大型高斯重建模型
GRM是一种大规模的重建模型,能够在0.1秒内从稀疏视图图像中恢复3D资产,并且在8秒内实现生成。它是一种前馈的基于Transformer的模型,能够高效地融合多视图信息将输入像素转换为像素对齐的高斯分布,这些高斯分布可以反投影成为表示场景的密集3D高斯分布集合。我们的Transformer架构和使用3D高斯分布的方式解锁了一种可扩展、高效的重建框架。大量实验结果证明了我们的方法在重建质量和效率方面优于其他替代方案。我们还展示了GRM在生成任务(如文本到3D和图像到3D)中的潜力,通过与现有的多视图扩散模型相结合。
3D模型市场与AI驱动的3D模型创建
Mondial 3D是一个3D模型市场,提供各种类型的3D模型,并且还有AI驱动的3D模型创建工具。您可以在市场上浏览和购买现有的3D模型,或者使用AI技术创建定制的3D模型。无论您是设计师还是爱好者,Mondial 3D都能满足您的需求。
用扩散模型生成细节丰富的3D人类网格
Chupa是一个3D人体生成流水线,它结合了扩散模型的生成能力和神经渲染技术,可创建多样化、逼真的3D人体。该流水线可以轻松地泛化到未见过的人体姿态,并呈现逼真的效果。Chupa从SMPL-X网格生成潜在空间中的多样化高质量人体网格。
从单张图片或文本提示生成高质量3D资产
Flex3D是一个两阶段流程,能够从单张图片或文本提示生成高质量的3D资产。该技术代表了3D重建领域的最新进展,可以显著提高3D内容的生成效率和质量。Flex3D的开发得到了Meta的支持,并且团队成员在3D重建和计算机视觉领域有着深厚的背景。
一键生成3D模型
Farm3D是一款能够从单张图片生成可控的3D模型的软件。它通过使用图像生成器Stable Diffusion来产生训练数据,从而学习一个单目重建网络。该网络可以从单张输入图片中生成具有细节的3D模型,包括形状、外观、视角和光照方向等。Farm3D适用于设计师、艺术家和模型制作人员,能够快速生成高质量的3D模型。
3D模型查看器,支持在线查看和交互
CSM 3D Viewer是一个在线3D模型查看器,允许用户在网页上查看和交互3D模型。它支持多种3D文件格式,提供了旋转、缩放等基本操作,以及更高级的查看功能。CSM 3D Viewer适用于设计师、工程师和3D爱好者,帮助他们更直观地展示和分享3D作品。
从多视角图像创建3D场景
CAT3D是一个利用多视角扩散模型从任意数量的输入图像生成新视角的3D场景的网站。它通过一个强大的3D重建管道,将生成的视图转化为可交互渲染的3D表示。整个处理时间(包括视图生成和3D重建)仅需一分钟。
3D模型动画生成
Animate3D是一个创新的框架,用于为任何静态3D模型生成动画。它的核心理念包括两个主要部分:1) 提出一种新的多视图视频扩散模型(MV-VDM),该模型基于静态3D对象的多视图渲染,并在我们提供的大规模多视图视频数据集(MV-Video)上进行训练。2) 基于MV-VDM,引入了一个结合重建和4D得分蒸馏采样(4D-SDS)的框架,利用多视图视频扩散先验来为3D对象生成动画。Animate3D通过设计新的时空注意力模块来增强空间和时间一致性,并通过多视图渲染来保持静态3D模型的身份。此外,Animate3D还提出了一个有效的两阶段流程来为3D模型生成动画:首先从生成的多视图视频中直接重建运动,然后通过引入的4D-SDS来细化外观和运动。
从单张图片生成高质量3D视图和新颖视角的3D生成技术
Stable Video 3D是Stability AI推出的新模型,它在3D技术领域取得了显著进步,与之前发布的Stable Zero123相比,提供了大幅改进的质量和多视角支持。该模型能够在没有相机条件的情况下,基于单张图片输入生成轨道视频,并且能够沿着指定的相机路径创建3D视频。
3D生成模型的创新突破
VFusion3D是一种基于预训练的视频扩散模型构建的可扩展3D生成模型。它解决了3D数据获取困难和数量有限的问题,通过微调视频扩散模型生成大规模合成多视角数据集,训练出能够从单张图像快速生成3D资产的前馈3D生成模型。该模型在用户研究中表现出色,用户超过90%的时间更倾向于选择VFusion3D生成的结果。
Hunyuan3D 2.0 是腾讯推出的高分辨率 3D 资产生成系统,基于大规模扩散模型。
Hunyuan3D 2.0 是腾讯推出的一种先进大规模 3D 合成系统,专注于生成高分辨率纹理化的 3D 资产。该系统包括两个基础组件:大规模形状生成模型 Hunyuan3D-DiT 和大规模纹理合成模型 Hunyuan3D-Paint。它通过解耦形状和纹理生成的难题,为用户提供了灵活的 3D 资产创作平台。该系统在几何细节、条件对齐、纹理质量等方面超越了现有的开源和闭源模型,具有极高的实用性和创新性。目前,该模型的推理代码和预训练模型已开源,用户可以通过官网或 Hugging Face 空间快速体验。
MoMask: 3D 人体运动生成
MoMask 是一个用于基于文本驱动的 3D 人体运动生成的模型。它采用了分层量化方案,以高保真度的细节将人体运动表示为多层离散运动令牌。MoMask 通过两个不同的双向 Transformer 网络进行生成,以从文本输入预测运动令牌。该模型在文本到运动生成任务上优于现有方法,并可以无缝应用于相关任务,如文本引导的时间修复。
高效3D高斯重建模型,实现大场景快速重建
Long-LRM是一个用于3D高斯重建的模型,能够从一系列输入图像中重建出大场景。该模型能在1.3秒内处理32张960x540分辨率的源图像,并且仅在单个A100 80G GPU上运行。它结合了最新的Mamba2模块和传统的transformer模块,通过高效的token合并和高斯修剪步骤,在保证质量的同时提高了效率。与传统的前馈模型相比,Long-LRM能够一次性重建整个场景,而不是仅重建场景的一小部分。在大规模场景数据集上,如DL3DV-140和Tanks and Temples,Long-LRM的性能可与基于优化的方法相媲美,同时效率提高了两个数量级。
将图片轻松转换为3D资产的专业工具
TRELLIS 3D AI是一款利用人工智能技术将图片转换成3D资产的专业工具。它通过结合先进的神经网络和结构化潜在技术(Structured LATents, SLAT),能够保持输入图片的结构完整性和视觉细节,生成高质量的3D资产。产品背景信息显示,TRELLIS 3D AI被全球专业人士信赖,用于可靠的图像到3D资产的转换。与传统的3D建模工具不同,TRELLIS 3D AI提供了一个无需复杂操作的图像到3D资产的转换过程。产品价格为免费,适合需要快速、高效生成3D资产的用户。
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