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使用手机扫描创建逼真可重新照明的头像模型

URAvatar是一种新型的头像生成技术，它能够通过手机扫描在未知光照条件下创建出逼真的、可重新照明的头部头像。与传统的通过逆向渲染估计参数反射率参数的方法不同，URAvatar直接模拟学习辐射传递，将全局光照传输有效地整合到实时渲染中。这项技术的重要性在于它能够从单一环境的手机扫描中重建出在多种环境中看起来都逼真的头部模型，并且能够实时驱动和重新照明。

文本驱动的3D头像生成与全身动画表达

DreamWaltz-G是一个创新的框架，用于从文本驱动生成3D头像和表达性的全身动画。它的核心是骨架引导的评分蒸馏和混合3D高斯头像表示。该框架通过整合3D人类模板的骨架控制到2D扩散模型中，提高了视角和人体姿势的一致性，从而生成高质量的头像，解决了多重面孔、额外肢体和模糊等问题。此外，混合3D高斯头像表示通过结合神经隐式场和参数化3D网格，实现了实时渲染、稳定的SDS优化和富有表现力的动画。DreamWaltz-G在生成和动画3D头像方面非常有效，无论是视觉质量还是动画表现力都超越了现有方法。此外，该框架还支持多种应用，包括人类视频重演和多主题场景组合。

高效、表现力强、可编辑的数字头像生成

E3Gen是一种新型的数字头像生成方法，能够实时生成高保真度的头像，具有详细的衣物褶皱，并支持多种视角和全身姿势的全面控制，以及属性转移和局部编辑。它通过将3D高斯编码到结构化的2D UV空间中，解决了3D高斯与当前生成流程不兼容的问题，并探索了在涉及多个主体的训练中3D高斯的表现力动画。

3D头像重建与实时动画生成技术

GAGAvatar是一种基于高斯模型的3D头像重建与动画生成技术，它能够在单张图片的基础上快速生成3D头像，并实现实时的面部表情动画。这项技术的主要优点包括高保真度的3D模型生成、快速的渲染速度以及对未见身份的泛化能力。GAGAvatar通过创新的双提升方法捕捉身份和面部细节，利用全局图像特征和3D可变形模型来控制表情，为数字头像的研究和应用提供了新的基准。

快速生成高质量的3D人头模型

GGHead是一种基于3D高斯散射表示的3D生成对抗网络（GAN），用于从2D图像集合中学习3D头部先验。该技术通过利用模板头部网格的UV空间的规则性，预测一组3D高斯属性，从而简化了预测过程。GGHead的主要优点包括高效率、高分辨率生成、全3D一致性，并且能够实现实时渲染。它通过一种新颖的总变差损失来提高生成的3D头部的几何保真度，确保邻近渲染像素来自UV空间中相近的高斯。

一种用于沉浸式以人为中心的体积视频的鲁棒双高斯表示方法

Robust Dual Gaussian Splatting (DualGS) 是一种新型的基于高斯的体积视频表示方法，它通过优化关节高斯和皮肤高斯来捕捉复杂的人体表演，并实现鲁棒的跟踪和高保真渲染。该技术在SIGGRAPH Asia 2024上展示，能够实现在低端移动设备和VR头显上的实时渲染，提供用户友好和互动的体验。DualGS通过混合压缩策略，实现了高达120倍的压缩比，使得体积视频的存储和传输更加高效。

城市级NeRF实景三维大模型，沉浸式体验。

书生·天际LandMark是一个基于NeRF技术的实景三维大模型，它实现了100平方公里的4K高清训练，具备实时渲染和自由编辑的能力。这项技术代表了城市级三维建模和渲染的新高度，具有极高的训练和渲染效率，为城市规划、建筑设计和虚拟现实等领域提供了强大的工具。

实时生成高细节表达性手势头像

XHand是由浙江大学开发的一个实时生成高细节表达性手势头像的模型。它通过多视角视频创建，并利用MANO姿势参数生成高细节的网格和渲染图，实现了在不同姿势下的实时渲染。XHand在图像真实感和渲染质量上具有显著优势，特别是在扩展现实和游戏领域，能够即时渲染出逼真的手部图像。

高保真3D头像生成模型

RodinHD是一个基于扩散模型的高保真3D头像生成技术，由Bowen Zhang、Yiji Cheng等研究者开发，旨在从单一肖像图像生成细节丰富的3D头像。该技术解决了现有方法在捕捉发型等复杂细节时的不足，通过新颖的数据调度策略和权重整合正则化项，提高了解码器渲染锐利细节的能力。此外，通过多尺度特征表示和交叉注意力机制，优化了肖像图像的引导效果，生成的3D头像在细节上显著优于以往方法，并且能够泛化到野外肖像输入。

从单张图片生成交互式3D场景

WonderWorld是一个创新的3D场景扩展框架，允许用户基于单张输入图片和用户指定的文本探索和塑造虚拟环境。它通过快速高斯体素和引导扩散的深度估计方法，显著减少了计算时间，生成几何一致的扩展，使3D场景的生成时间少于10秒，支持实时用户交互和探索。这为虚拟现实、游戏和创意设计等领域提供了快速生成和导航沉浸式虚拟世界的可能性。

AI驱动的智能助手，提供沉浸式3D头像和无缝语言翻译。

Hillda是一个利用先进AI技术和沉浸式3D技术提供卓越客户支持的平台。它通过复杂的数据挖掘和检索、动态知识库管理、先进的语言翻译能力、沉浸式3D头像、上下文和定制化的交互以及强大的安全性和数据完整性，来提升客户服务的效率和质量。

高效渲染大规模场景的实时视图合成技术

Level of Gaussians (LoG) 是一种用于高效渲染三维场景的新技术，它通过树状结构存储高斯基元，并通过渐进式训练策略从图像中端到端重建，有效克服局部最小值，实现实时渲染数百万平方千米的区域，是渲染大规模场景的重要进步。

一种用于实时渲染大型数据集的分层3D高斯表示方法

这项研究提出了一种新的分层3D高斯表示方法，用于实时渲染非常大的数据集。该方法通过3D高斯splatting技术提供了优秀的视觉质量、快速的训练和实时渲染能力。通过分层结构和有效的细节层次(Level-of-Detail, LOD)解决方案，可以高效渲染远处内容，并在不同层次之间实现平滑过渡。该技术能够适应可用资源，通过分而治之的方法训练大型场景，并将其整合到一个可以进一步优化以提高高斯合并到中间节点时的视觉质量的层级结构中。

定制3D头像，提升在线身份

Avatic 3D Avatars是一个定制3D头像服务，适用于游戏、社交和职业平台。通过将您的照片转换为个性化的半逼真3D头像，提升您的在线身份。无论您是为了保护隐私还是为了给您的在线形象添加独特的个性，我们的定制3D头像服务都是您一直在寻找的解决方案。我们的头像由经验丰富的3D艺术家使用Blender和Photoshop制作，呈现出独特的玩具感。我们提供100%的退款保证和无限次的修改，以确保您对最终成品完全满意。

实时3D角色生成平台

Museclip是一个基于3D模型的实时人物设计平台,拥有智能编辑、魔法画笔和文字提示等功能,可以在几秒内将3D人物基础模型转换成逼真的角色形象,大幅提高人物设计的效率。它的主要优势有:实时渲染技术,快速定制化,智能简洁的设计流程,为用户提供极大的创作自由度。

逼真可动的3D头像生成模型

UltrAvatar是一款逼真可动的3D头像生成模型，旨在缩小虚拟与现实世界体验之间的差距。它采用Score Distillation Sampling (SDS) loss和可微分渲染器以及文本条件来引导扩散模型生成3D头像。与现有作品相比，UltrAvatar通过增强几何保真度和优越的物理渲染纹理质量，提出了一种新颖的3D头像生成方法。它通过扩散色彩提取模型和真实性引导纹理扩散模型，去除不需要的光照效果，呈现真实的扩散颜色，使生成的头像能够在各种光照条件下呈现。我们在实验证明了该方法的有效性和鲁棒性，在实验中大幅优于现有最先进的方法。

GauHuman是一个3D人体模型，利用高斯扩散进行快速训练和实时渲染。

GauHuman是一个基于高斯扩散的3D人体模型，它能在短时间内（1-2分钟）完成训练，并提供实时渲染（最高达189 FPS），与现有基于NeRF的隐式表示建模框架相比，后者需要数小时训练和每帧数秒渲染。GauHuman在规范空间对高斯扩散进行编码，并利用线性混合皮肤（LBS）将3D高斯从规范空间转换到姿态空间，在此过程中设计了有效的姿态和LBS细化模块，以微不足道的计算成本学习3D人体的细节。此外，GauHuman还通过3D人体先验初始化和修剪3D高斯，并通过KL散度引导进行拆分/克隆，以及进一步加速的新型合并操作，从而实现快速优化。

使用单眼视频记录产生实时4D头像合成的神经网络方法

BakedAvatar是一种用于实时神经头像合成的全新表示，可部署在标准多边形光栅化流水线中。该方法从学习到的头部等值面提取可变形的多层网格，并计算可烘焙到静态纹理中的表情、姿势和视角相关外观，从而为实时4D头像合成提供支持。我们提出了一个三阶段的神经头像合成流水线，包括学习连续变形、流形和辐射场，提取分层网格和纹理，以及通过微分光栅化来微调纹理细节。实验结果表明，我们的表示产生了与其他最先进方法相当的综合结果，并显著减少了所需的推理时间。我们进一步展示了从单眼视频中产生的各种头像合成结果，包括视图合成、面部重现、表情编辑和姿势编辑，所有这些都以交互式帧率进行。

免费3D社交媒体个人资料制作工具

FusionArt AI是一款免费的3D社交媒体个人资料制作工具，使用DALL-E 3技术，能够从您的照片中创建病毒式传播的3D头像。我们将分析您的照片，用文字描述它，并从头开始生成新的图像。您只需上传一张照片，即可免费生成。由于需求量大，每天最多尝试一次。想要更多？使用我们的GPT！这些图像将在1小时后自动删除，我们不会在任何地方保存您的图像。

快速从单视图训练高保真的人体3D高斯模型

Human101是一个快速从单视图重建人体的框架。它能够在100秒内训练3D高斯模型,并以60FPS以上渲染1024分辨率的图像,而无需预先存储每帧的高斯属性。Human101管道如下:首先,从单视图视频中提取2D人体姿态。然后,利用姿态驱动3D模拟器生成匹配的3D骨架动画。最后,基于动画构建时间相关的3D高斯模型,进行实时渲染。

无标记实时动作捕捉技术

Cyanpuppets是一个专注于2D视频生成3D动作模型的AI算法团队。他们的无标记动作捕捉系统通过2个RGB摄像头完成超过208个关键点的捕捉，支持UE5和UNITY 2021版本，延迟仅为0.1秒。Cyanpuppets支持大多数骨骼标准，其技术广泛应用于游戏、电影和其他娱乐领域。

3D建模无忧

Sloyd是一个快速生成3D模型的平台。选择一个生成器，进行微调，即可完成。可以通过实时预览来生成模型。Sloyd提供不断扩展的生成器库，快速定制模型，可用于实时渲染和多种级别的细节。生成的模型可以根据需要进行定制，并且已经进行了UV展开和优化，方便进行贴图和使用。Sloyd适用于各种风格的模型，提供无限的变化，并且支持实时生成。