2.1.详细法线图预测 2.2.前后表面重建 2.3.人形补全 3.实验 4.展望 0.笔者个人体会 这篇文章讨论了单图像的穿着人类重建问题。隐式方法可以用来表示任意3D穿着人类形状,因为它不依赖于拓扑结构,因此具有更高的灵活性。这种方法的缺点是难以扩展到多种服装样式,限制了其在真实场景中的应用。相比之下,显式方法则使用网格或深度图或点云来重建3
总体来看,Real3D-Portrait 模型首次实现了利用先进的单图三维重建技术支持大幅度姿态运动的单图驱动虚拟人视频合成。可以预见的是,随着技术的不断迭代、普及,在智能助手、虚拟现实、视频会议等多个应用场景中都将会出现虚拟人的身影。而借助 Real3D-Portrait,单图驱动的虚拟人算法有望使说话人在 2D/3D 的画面中更真...
总体来看,Real3D-Portrait 模型首次实现了利用先进的单图三维重建技术支持大幅度姿态运动的单图驱动虚拟人视频合成。可以预见的是,随着技术的不断迭代、普及,在智能助手、虚拟现实、视频会议等多个应用场景中都将会出现虚拟人的身影。而借助 Real3D-Portrait,单图驱动的虚拟人算法有望使说话人在 2D/3D 的画面中更真...
总而言之,过去几年,随着单图驱动虚拟人技术的不断进步,口型精度、图像质量已然不断提高;而 Real3D-Portrait 模型的提出,进一步解锁了单图驱动虚拟人的运动自由度,其重建三维化身的特性也赋予了其应用在空间视觉产品的可能性。让我们一同期待虚拟人技术的加速发展,用户也将获得更加极致的视觉体验和生活便利。
摘要:基于卷积神经网络(CNN)的分段平面三维重建已然成为室内场景建模研究的焦点之一。针对室内场景中,平面和非平面元素常常交织在一起,导致网络提取的平面特征中掺杂了非平面信息,从而影响了最终分割的精度;且室内场景中的平面存在尺度差异巨大的情况,带来了明显的类别不平衡,小尺度平面实例往往会失真的问题。
从整体来看,最近两年顶会的三维重建算法绝大多数都是基于深度学习的。在深度学习中,又进一步分出了三条主要路径,这三条路径分别是 1)先对单图片中的目标物体进行建模,直接取得其三维形体(template), 之后再使用另一个模型去上色并处理光照。整个流程不是一个端到端的流程(这里...
5月30日早10点,「AI新青年讲座」第210讲邀请到 NeRDi 一作、斯坦福大学在读博士邓丛悦参与,主讲《使用语义引导图像扩散模型的单视图NeRF三维重建》。
单视图三维补全或者重建是一项具有具有挑战性的任务,因为对应某一个观测数据,往往存在着很多可能的形状,并且其中大多数是难以置信和在现实中不存在的。该领域的最新研究试图利用具有丰富表现力的深度卷积神经网络来解决这一问题。事实上,该问题还存在一个经常被忽略的多义性(ambiguity),在看似合理的形状中,依然存在多个形...
Zero-1-to-3 还可以用于单视图三维重建的任务。最后的实验结果也证明,该方法在单视图三维重建和新视图合成的效果明显优于现有其他方法。 5月26日,「AI新青年讲座」第209讲邀请到 Zero-1-to-3 一作、哥伦比亚大学在读博士刘若石参与,主讲《Zero-1-to-3: 大模型时代的单视图三维重建》。
第三类方法利用基于图像空间的方法计算一系列深度图。 第四类算法直接通过图像特征提取和匹配来获得图像对应,然后建立场景的稠密或准稠密(quasi-dense)三维点云,最后从稠密三维点云中重建三维表面模型。 性能评估 Middlebury Multi-view Stereo 多视图水下三维重建 ...