需求人群:
"适用于3D GAN的无监督学习,特别适用于需要高保真几何渲染的场景"
使用场景示例:
用于无监督学习的3D GAN训练
用于解析高分辨率3D几何的图像渲染
用于合成严格视角一致的图像和高质量表面几何
产品特色:
学习型采样器加速3D GAN训练
直接渲染完整分辨率图像的每个像素
学习高质量的表面几何
合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像
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高保真几何渲染
这款产品是一种3D GAN技术,通过学习基于神经体积渲染的方法,能够以前所未有的细节解析细粒度的3D几何。产品采用学习型采样器,加速3D GAN训练,使用更少的深度采样,实现在训练和推断过程中直接渲染完整分辨率图像的每个像素,同时学习高质量的表面几何,合成高分辨率3D几何和严格视角一致的图像。产品在FFHQ和AFHQ上展示了最先进的3D几何质量,为3D GAN中的无监督学习建立了新的标准。
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。
ReconFusion: 3D重建与扩散先验
ReconFusion是一种3D重建方法,利用扩散先验在只有少量照片的情况下重建真实世界场景。它结合Neural Radiance Fields(NeRFs)和扩散先验,能够在新的摄像机位置超出输入图像集合的情况下,合成逼真的几何和纹理。该方法通过在少量视图和多视图数据集上训练扩散先验,能够在不受约束的区域合成逼真的几何和纹理,同时保留观察区域的外观。ReconFusion在各种真实世界数据集上进行了广泛评估,包括前向和360度场景,展示出明显的性能改进。
在线图像集合的神经渲染
NeROIC是一种从在线图像集合中获取物体表示的新方法,可以捕捉具有不同相机、光照和背景的照片中任意物体的高质量几何和材质属性。它可以用于新视角合成、重新照明和和谐背景合成等物体中心渲染应用。通过扩展神经辐射场的多阶段方法,我们首先推断表面几何并改进粗略估计的初始相机参数,同时利用粗略的前景物体掩码来提高训练效率和几何质量。我们还引入了一种稳健的法线估计技术,可以消除几何噪声的影响,同时保留关键细节。最后,我们提取表面材质属性和环境光照,用球谐函数表示,并处理瞬态元素,如锐利阴影。这些组件的结合形成了一个高度模块化和高效的物体获取框架。广泛的评估和比较证明了我们的方法在捕捉用于渲染应用的高质量几何和外观属性方面的优势。
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