URHand

URHand是第一个能够在不同视角、姿势、光照和身份之间实现泛化的通用光照手模型。该模型可以使用手机拍摄的图像进行少拍摄个性化,并且可以在新的光照条件下实现逼真渲染。基于神经网络多视角手部图像的光照,我们构建了强大的通用光照先验。我们提出了一种神经渲染器,它采用了空间变化的线性照明模型,并以物理启发的阴影作为输入特征。通过移除非线性激活和偏差,我们的特定设计的照明模型明确保持了光传输的线性性。我们还引入了基于物理的模型和神经光照模型的联合学习,进一步提高了保真度和泛化性能。大量实验表明,我们的方法在质量和泛化能力方面都优于现有方法。我们还展示了如何从手机对未曾见过的身份进行快速个性化。

需求人群:

"用于实现手部在不同光照下的逼真渲染,以及从少量个人图像实现个性化的效果。"

使用场景示例:

用于影视特效中的手部逼真渲染

用于虚拟现实中的手部建模与展示

用于游戏开发中的手部设计与渲染

产品特色:

通用光照手模型

少拍摄个性化

逼真渲染

神经网络光照

空间变化的线性照明模型

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