@      差点以为是本人,这个3D人体生成模型严害了,还能本身改POSE

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差点以为是本人,这个3D人体生成模型严害了,还能本身改POSE

多边形网格负责控制和建模粗糙的人体几何姿势玩彩娱乐投注,而神经渲染负责增补衣服和头发。" data-src="http://nimg.ws.126.net/?url=http://dingyue.ws.126.net/2021/0501/490f7882j00qsehfo001nc000i900bbg.jpg&thumbnail=750x2147483647&quality=85&type=jpg"> 该模型被命名为StylePeople。

  4月27日,广州首批48宗地集中供地土拍公开出让暂告一段落。这场超50家房企厮杀的“土地争夺战”目前已揽金超过900亿元,主要的供地区域聚焦在增城、白云、南沙等区域,其中,增城供地数量最多,共计18块,同时,该区域的流拍量也是最多的;黄埔此次仅出手3宗地块,但全部进入摇号环节,成最火热区域。

  近日,多家旅行平台推出全国机票盲盒、酒店盲盒,给五一出行市场增温。根据系统规则,用户在完成平台任务后,就能低价购买一个随机目的地、随机日期的国内单程机票。然而,此活动也因成行率不高、航班时刻太差等问题被用户“吐槽”了一番。你买过吗?行程合心意吗?

  4月28日,资本邦了解到,“国内盲盒第一股”泡泡玛特被爆出多款新品已经涨价,达到69元/盒。

  4月28日,上海清算所官网披露了华为2021年一季度合并财报。财报显示,一季度华为营收为1500.57亿元,同比下降16.92%;归母净利润为168.47亿元,同比增长26.63%。

来自三星AI中央(莫斯科)等团队的技术人员不息致力于此方面的钻研,最后他们开发出云云一个模型: 来自三星AI中央(莫斯科)等团队的技术人员不息致力于此方面的钻研,最后他们开发出云云一个模型:

生成的3D人,穿着正本的衣服、发量发型也都毫无保留地表现。

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。" data-src="http://nimg.ws.126.net/?url=http://dingyue.ws.126.net/2021/0501/e9489f40j00qsehfp000uc000jc007qg.jpg&thumbnail=750x2147483647&quality=85&type=jpg"> 最左列外示被可视化的前三个PCA组件。" data-src="http://nimg.ws.126.net/?url=http://dingyue.ws.126.net/2021/0501/71a850cej00qsehfp000mc000h8005wg.jpg&thumbnail=750x2147483647&quality=85&type=jpg"> 在对抗性学习中,判别器将每一对图像望为联相符幼我。

就像此前玩彩娱乐投注,行使隐函数来生成的三维人体模型能够高度还原模特的着装和发型了,但是人物姿势照样不足明达,只能从原模特的几个特定视角生成。

为此钻研人员采用将多边形实体网格建模与神经纹理相结相符的手段。

乍一望,“跟真人似的”。

ps.也是该团队的钻研收获

因而在为3D人体模型还原衣服颜色、褶皱和发型的同时,也要保证人物的姿势能够“举一逆三”。

接下来,对基于幼样本图像素材的神经装扮效率进走评估。

[1]https://arxiv.org/abs/2104.08363

— 完 —

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最左列外示被可视化的前三个PCA组件。
                  
              <p>来望望详细怎么搞的吧!</p><p>神经装扮模型(The neural dressing model)</p><p>其实,不止是“裸奔”,许多三维人体模型还很“物化板”:模特摆什么姿势模型就跟着摆什么。乐趣味的同学能够不息关注该团队的钻研挺进。</p><p>钻研人员操纵仅两幼我的People Snapshot数据集将他们的神经装扮手段与其他各栽手段(如360Degree等,见外)进走比较。</p><p>第4、5列为操纵渲染网络光栅化渲染出的终局。</p><p>衡量生成的模型质量的指标包括LPIPS(感知相通度)、SSIM(组织相通性)、FID(实在样本与生成样本在特征空间之间的距离)、和IS(清亮度与多样性得分)。 末了,该团队外示,他们这个模型的生奏效率(如下图)照样受到现在样本数据周围和质量的节制,今后做事重点是挑高该模型的数据行使率。

在对抗性学习中,判别器将每一对图像望为联相符幼我。</p><p>更棒的是,无需模特示范,模型还能够“举一逆三”,摆出各栽POSE!</p>
                  
                      <img alt=

效率如文章起头所展现的图像,左边是示例源帧,其余的图像是左边视频人物的“化身”。在浅易的添强现实程序做的背景下,表现出了模特先前并异国摆过的各栽姿势。

第2、3列为在用SMPL-X建模的人体网格上叠添“人型化身”的纹理(texture)。

能够优雅地处理出宽松的衣服和长头发以及复杂的穿衣组织!

接下来,基于上面的神经装扮模型,钻研人员造出能生成“Fullbody”的3D人体模型。

终局表现了他们的手段在一切指标上都占领上风玩彩娱乐投注,

末了,该团队外示,他们这个模型的生奏效率(如下图)照样受到现在样本数据周围和质量的节制,今后做事重点是挑高该模型的数据行使率。</p><p>像要创造出真实的人类“化身”模型,衣服和头发不走或缺。
                  
              <p>挑高了视频和幼批图像生成3D人类模型的技术程度</p><p>在对神经装扮这一手段的效率验证中,钻研人员最先评估了基于视频素材的3D模型生成终局。</p><p>最后的生成架构是StyleGANv2和神经装扮的结相符。</p><p>原标题:《差点以为是本人!这个3D人体生成模型严害了,还能本身改POSE》</p><p>稀奇声明:以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“号”用户上传并发布,本平台仅挑供信息存储服务。乐趣味的同学能够不息关注该团队的钻研挺进
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