VolumetricSMPL是一个通过将SDF体积表示集成到SMPL系列模型(SMPL/SMPLH/SMPL-X)中, 实现3D人体模型与场景几何无缝交互的工具。它支持碰撞检测和自交损失计算,适用于虚拟现实、 动画制作和机器人模拟等需要高精度人体-环境交互的场景。核心技术是通过Signed Distance Fields 增强传统蒙皮顶点模型,使人体模型能更自然地融入复杂3D环境。
SMPLX是一款基于深度学习的3D人体建模工具,能够生成高精度、可动画化的3D人物模型,适用于游戏开发、虚拟现实、动画制作等领域。它通过少量参数生成逼真的人体模型,支持精细的骨骼结构,具备面部表情和手部动作建模能力,大幅降低建模成本,提高制作效率。
字节跳动提供 DeepSeek R1、OpenAI o1、GPT-4o、Claude 3.5 和 Gemini 1.5等领先大模型