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【AI论文与新生技术】GST:使用高斯泼溅变压器从单张图像中获得精确的3D人体模型
我们的工作基于3D 高斯分布(3DGS),这是一种由高斯混合组成的场景表示。GST从单个输入图像预测人类的此类混合具有挑战性,因为它是具有严格物理约束的不均匀密度(与输入像素具有多对一关系)。同时,它需要灵活地适应各种衣服和姿势。我们的主要观察结果是,标准化人体网格(例如 SMPL)的顶点可以为高斯提供足够的密度和近似的初始位置。 然后,我们可以训练一个 Transformer 模型来联合预测这些…- 735
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