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。
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。
生成新视角的图像,保持语义信息。
GenWarp是一个用于从单张图像生成新视角图像的模型,它通过语义保持的生成变形框架,使文本到图像的生成模型能够学习在哪里变形和在哪里生成。该模型通过增强交叉视角注意力与自注意力来解决现有方法的局限性,通过条件化生成模型在源视图图像上,并纳入几何变形信号,提高了在不同领域场景下的性能。
用于精细文本控制图像生成的空间对齐文本注入
FineControlNet是一个基于Pytorch的官方实现,用于生成可通过空间对齐的文本控制输入(如2D人体姿势)和实例特定的文本描述来控制图像实例的形状和纹理的图像。它可以使用从简单的线条画作为空间输入,到复杂的人体姿势。FineControlNet确保了实例和环境之间自然的交互和视觉协调,同时获得了Stable Diffusion的质量和泛化能力,但具有更多的控制能力。
先进的文本到图像模型工具套件
FLUX.1 Tools是Black Forest Labs推出的一套模型工具,旨在为基于文本的图像生成模型FLUX.1增加控制和可操作性,使得对真实和生成的图像进行修改和再创造成为可能。该工具套件包含四个不同的特性,以开放访问模型的形式在FLUX.1 [dev]模型系列中提供,并作为BFL API的补充,支持FLUX.1 [pro]。FLUX.1 Tools的主要优点包括先进的图像修复和扩展能力、结构化引导、图像变化和重构等,这些功能对于图像编辑和创作领域具有重要意义。
3D网格生成与语言模型的统一
LLaMA-Mesh是一项将大型语言模型(LLMs)预训练在文本上扩展到生成3D网格的能力的技术。这项技术利用了LLMs中已经嵌入的空间知识,并实现了对话式3D生成和网格理解。LLaMA-Mesh的主要优势在于它能够将3D网格的顶点坐标和面定义表示为纯文本,允许与LLMs直接集成而无需扩展词汇表。该技术的主要优点包括能够从文本提示生成3D网格、按需产生交错的文本和3D网格输出,以及理解和解释3D网格。LLaMA-Mesh在保持强大的文本生成性能的同时,实现了与从头开始训练的模型相当的网格生成质量。
从单张图片创建可控3D和4D场景的视频扩散模型
DimensionX是一个基于视频扩散模型的3D和4D场景生成技术,它能够从单张图片中创建出具有可控视角和动态变化的三维和四维场景。这项技术的主要优点包括高度的灵活性和逼真度,能够根据用户提供的提示词生成各种风格和主题的场景。DimensionX的背景信息显示,它是由一群研究人员共同开发的,旨在推动图像生成技术的发展。目前,该技术是免费提供给研究和开发社区使用的。
业界领先的开源大型混合专家模型
Tencent-Hunyuan-Large(混元大模型)是由腾讯推出的业界领先的开源大型混合专家(MoE)模型,拥有3890亿总参数和520亿激活参数。该模型在自然语言处理、计算机视觉和科学任务等领域取得了显著进展,特别是在处理长上下文输入和提升长上下文任务处理能力方面表现出色。混元大模型的开源,旨在激发更多研究者的创新灵感,共同推动AI技术的进步和应用。
逆向绘画技术,重现绘画过程
Inverse Painting 是一种基于扩散模型的方法,能够从一幅目标画作生成绘画过程的时间流逝视频。该技术通过训练学习真实艺术家的绘画过程,能够处理多种艺术风格,并生成类似人类艺术家的绘画过程视频。它结合了文本和区域理解,定义了一组绘画指令,并使用新颖的扩散基础渲染器更新画布。该技术不仅能够处理训练中有限的丙烯画风格,还能为广泛的艺术风格和流派提供合理的结果。
最先进的图像生成模型
FLUX1.1 [pro] 是 Black Forest Labs 发布的最新图像生成模型,它在速度和图像质量上都有显著提升。该模型提供六倍于前代的速度,同时改善了图像质量、提示遵循度和多样性。FLUX1.1 [pro] 还提供了更高级的定制化选项,以及更优的性价比,适合需要高效、高质量图像生成的开发者和企业。
与AI一起打破界限,创造无限可能。
阿水AI6.0是一款集成了多种人工智能技术的聊天工具,它能够提供文章改写、广告营销文案创作、编程助手、办公达人、知心好友、家庭助手、出行助手、社交平台内容创作、视频脚本创作等服务。它代表了人工智能技术在自然语言处理和图像生成领域的最新进展,通过提供多样化的智能服务,帮助用户在工作和生活中提高效率,激发创造力。
统一的图像生成框架,简化多任务图像生成。
OmniGen是一个创新的扩散框架,它将多种图像生成任务统一到单一模型中,无需特定任务的网络或微调。这一技术简化了图像生成流程,提高了效率,降低了开发和维护成本。
高保真新视角合成的视频扩散模型
ViewCrafter 是一种新颖的方法,它利用视频扩散模型的生成能力以及基于点的表示提供的粗略3D线索,从单个或稀疏图像合成通用场景的高保真新视角。该方法通过迭代视图合成策略和相机轨迹规划算法,逐步扩展3D线索和新视角覆盖的区域,从而扩大新视角的生成范围。ViewCrafter 可以促进各种应用,例如通过优化3D-GS表示实现沉浸式体验和实时渲染,以及通过场景级文本到3D生成实现更富有想象力的内容创作。
谷歌旗下领先的人工智能研究公司
Google DeepMind 是谷歌旗下的一家领先的人工智能公司,专注于开发先进的机器学习算法和系统。DeepMind 以其在深度学习和强化学习领域的开创性工作而闻名,其研究涵盖了从游戏到医疗保健等多个领域。DeepMind 的目标是通过构建智能系统来解决复杂的问题,推动科学和医学的进步。
专注于计算机视觉和机器学习领域的研究与创新的博客网站
Shangchen Zhou 是一位在计算机视觉和机器学习领域有着深厚研究背景的博士生,他的工作主要集中在视觉内容增强、编辑和生成AI(2D和3D)上。他的研究成果广泛应用于图像和视频的超分辨率、去模糊、低光照增强等领域,为提升视觉内容的质量和用户体验做出了重要贡献。
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。
下一代视频和图像实时对象分割模型。
Meta Segment Anything Model 2 (SAM 2)是Meta公司开发的下一代模型,用于视频和图像中的实时、可提示的对象分割。它实现了最先进的性能,并且支持零样本泛化,即无需定制适配即可应用于之前未见过的视觉内容。SAM 2的发布遵循开放科学的方法,代码和模型权重在Apache 2.0许可下共享,SA-V数据集也在CC BY 4.0许可下共享。
数字绘画行为的人工智能模型
Paints-UNDO是一个旨在提供人类绘画行为基础模型的项目,希望未来的AI模型能更好地满足人类艺术家的真实需求。项目名称'Paints-Undo'的灵感来源于模型输出看起来像是在数字绘画软件中多次按下'撤销'按钮(通常是Ctrl+Z)。
可控视频和图像生成技术
ControlNeXt是一个开源的图像和视频生成模型,它通过减少高达90%的可训练参数,实现了更快的收敛速度和卓越的效率。该项目支持多种控制信息形式,并且可以与LoRA技术结合使用,以改变风格并确保更稳定的生成效果。
4D重建模型,快速生成动画对象
L4GM是一个4D大型重建模型,能够从单视图视频输入中快速生成动画对象。它采用了一种新颖的数据集,包含多视图视频,这些视频展示了Objaverse中渲染的动画对象。该数据集包含44K种不同的对象和110K个动画,从48个视角渲染,生成了12M个视频,总共包含300M帧。L4GM基于预训练的3D大型重建模型LGM构建,该模型能够从多视图图像输入中输出3D高斯椭球。L4GM输出每帧的3D高斯Splatting表示,然后将其上采样到更高的帧率以实现时间平滑。此外,L4GM还添加了时间自注意力层,以帮助学习时间上的一致性,并使用每个时间步的多视图渲染损失来训练模型。
多轮交互式图像生成技术
AutoStudio是一个基于大型语言模型的多轮交互式图像生成框架,它通过三个代理与一个基于稳定扩散的代理来生成高质量图像。该技术在多主题一致性方面取得了显著进步,通过并行UNet结构和主题初始化生成方法,提高了图像生成的质量和一致性。
个性化图像生成工具
Midjourney是一个独立的研究实验室,专注于探索新的思想媒介和扩展人类想象力。它是一个自筹资金的小团队,专注于设计、人类基础设施和人工智能。Midjourney Personalization通过用户对图像对的评分来学习用户的偏好,并根据这些偏好生成个性化的图像。
Imagen 3是我们质量最高的文本到图像模型,能够生成具有更好细节、更丰富光照和更少干扰性伪影的图像。
Imagen 3是我们质量最高的文本到图像模型,能够生成具有更好细节、更丰富光照和更少干扰性伪影的图像。Imagen 3通过改进文本理解能力,可以生成多种视觉风格的图像,并捕捉长文本提示中的小细节。Imagen 3可用于生成快速草图到高分辨率图像等不同类型任务,并提供多个优化版本。
高性能细粒度中文理解模型,提供双语生成能力,专注于中国元素理解。
混元-DiT是腾讯推出的首个中英双语DiT架构的人工智能模型,专注于中文元素理解,具备长文本理解能力和细粒度语义理解。该模型能够分析和理解长篇文本中的信息,并生成相应的艺术作品,包括但不限于人物写真、创意创作等。混元-DiT的推出,对于提升中文文本理解的深度和广度,以及促进中英双语交流具有重要意义。
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基于Java的全能视觉智能识别项目
JavaVision是一个基于Java开发的全能视觉智能识别项目,它不仅实现了PaddleOCR-V4、YoloV8物体识别、人脸识别、以图搜图等核心功能,还可以轻松扩展到其他领域,如语音识别、动物识别、安防检查等。项目特点包括使用SpringBoot框架、多功能性、高性能、可靠稳定、易于集成和灵活可拓展。JavaVision旨在为Java开发者提供一个全面的视觉智能识别解决方案,让他们能够以熟悉且喜爱的编程语言构建出先进、可靠且易于集成的AI应用。
Midjourney V6是一款免费在线AI艺术生成器,通过文本提示创作图像
Midjourney V6 API是一款通过人工智能将文本描述转化为生动艺术品的先进平台。它提供了多种模型选择,高度逼真的效果,以及灵活的尺寸适应。该产品的主要优点包括增强的现实感、丰富的功能和用户友好的界面。
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