AI交流(进群备注:Wild2Avatar)

Wild2Avatar 是一种专门处理遮挡人体的高保真神经渲染方法,能够从遮挡的单目视频中还原完整人体外观。该方法通过场景参数化分解为遮挡物、人体和背景,并使用多个损失函数优化,适用于增强现实、电影制作和医疗等领域。
Wild2Avatar的特点:
- 1. 遮挡感知的场景参数化方法
- 2. 使用多个神经辐射场表示遮挡物、人体和背景
- 3. 结合多种损失函数优化渲染结果
- 4. 高保真人体模型重建
- 5. 适用于复杂环境中的遮挡处理
Wild2Avatar的功能:
- 1. 增强现实(AR)和虚拟现实(VR)中的人体渲染
- 2. 电影制作中渲染被遮挡的演员
- 3. 医疗领域从复杂影像中重建人体模型
- 4. 研究领域的神经渲染技术实验
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IMAGDressing是一个互动式模块化服装生成系统,旨在为用户提供逼真的虚拟试衣体验。它不仅可以生成高质量的服装图像,还能让用户自由编辑场景和服装细节。IMAGDressing利用增强现实(AR)和虚拟现实(VR)等技术,让用户能够在虚拟世界中尝试各种时尚组合,找到最适合自己的款式。它还能根据用户的个人身材数据、肤色、发型和生活场景,智能推荐最合适的服装搭配。IMAGDressing-v1引入了服装UNet模型,能够从CLIP中捕捉语义特征,并从VAE中捕捉纹理特征,通过混合注意力模块将这些特征整合到一个冻结的去噪UNet中,确保用户可以进行控制编辑。IMAGDressing团队还计划发布一个名为IGPair的综合数据集,包含超过30万对服装和穿着图像,并建立标准的数据组装流程。IMAGDressing-v1还可以与ControlNet、IP-Adapter、T2I-Adapter和AnimateDiff等扩展结合,以增强系统的多样性和可控性。
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