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【OpenCV_python】噪点消除(滤波) 边缘检测Canny算法 轮廓绘制

ExAvatar是由DGIST和Meta公司的Codec Avatars Lab联合研发的一项技术,能够通过捕捉视频中的动作和表情,转化为栩栩如生的3D数字形象。这项技术解决了以往技术中的难题,提高了动画的自然度和渲染效果。

什么是 ExAvatar?

  • ExAvatar 是全新富有表现力的全身 3D 高斯化身。

  • 结合了SMPL-X的全身(身体、手和脸)驾驶能力和3DGS的强大外观建模能力。

  • 通过随意拍摄的短手机扫描中性姿势约10秒制作而成。

  • 支持具有新颖的身体姿势、手势和面部表情的动画以及从任何视点的渲染。

相关链接

项目地址:mks0601.github.io/ExAvatar/

论文地址:arxiv.org/abs/2407.21686

论文阅读

ExAvatar:富有表现力的全身 3D 高斯虚拟人

摘要

面部表情和手势对于表达我们的情感和与世界互动是必不可少的。尽管如此,从随意拍摄的视频中建模的大多数 3D 虚拟人仅支持没有面部表情的身体动作。

因此,为了实现这一目标,我们提出了 ExAvatar,这是一个从短单目视频中学习到的富有表现力的全身 3D 虚拟人。我们将 ExAvatar 设计为全身参数网格模型 (SMPL-X) 和 3D 高斯溅射 (3DGS) 的组合。

主要挑战是

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