//再不认真就输了!
//致力于发现AIGC动态与教程。

PrimDiffusion:3D 人类生成的体积基元扩散模型NeurIPS 2023

项目网址链接: https://frozenburning.github.io/projects/primdiffusion/
代码网址链接: https://github.com/FrozenBurning/PrimDiffusion
视频网址链接: https://youtube.com/watch?v=zprHGZ7Gm7A

NeurIPS2023 ,这是一种用于 3D 人体生成的体积基元扩散模型,可通过离体拓扑实现明确的姿势、视图和形状控制。

PrimDiffusion 对一组紧凑地代表 3D 人体的基元执行扩散和去噪过程。这种生成建模可以实现明确的姿势、视图和形状控制,并能够在明确定义的深度中对离体拓扑进行建模。此外,他们的方法可以推广到新的姿势,无需后处理,并支持下游以人为中心的任务,如 3D 纹理传输。

将 3D 人体表示为从多视图图像中学习到的 K 个基元。每个基元 V k 具有独立的运动学参数{T k、 R k、 s k}(平移、旋转和预运动)轴比例)和辐射参数{c k, σ k}(颜色和密度)。对于每个时间步 t,他们使用根据固定噪声时间表采样的噪声 ϵ 来扩散基元 V 0。得到的 V t 被馈送到 g Φ (·),它学习预测去噪体积基元。

版权声明:本文采用知识共享 署名4.0国际许可协议 [BY-NC-SA] 进行授权
文章名称:《PrimDiffusion:3D 人类生成的体积基元扩散模型NeurIPS 2023》
文章链接:https://heehel.com/ai-news/primdiffusion-3d-neurips-2023.html
本站资源仅供个人学习交流,未经许可不得用于商业用途,自行承担法律责任。
如有疑问,请联系微信:heehelcom

评论 抢沙发

喜好儿——再不认真就输了!

致力于发现ai人工智能应用的新世界, 长期更新目前热门AI教程与动态!期待在这个工业变革时代中,希望你我都能发出一点光。

登录

找回密码

注册