Fotorealistische und animierbare menschliche Avatare durch 3D-Gaussian-Splatting in Echtzeit
Unser Algorithmus "Human Gaussian Splatting" (HuGS) ermöglicht die Erstellung und Animation fotorealistischer virtueller menschlicher Avatare durch die Verwendung von 3D-Gaussian-Splatting. HuGS kombiniert eine grobe Deformation durch Forward-Skinning mit einer lernbasierten lokalen Verfeinerung, um sowohl die starren Bewegungen des Körpers als auch die nicht-starren Verformungen der Kleidung zu modellieren.
Realistische Menschliche Avatar-Modellierung aus einem Einzelnen Video durch animierbare 3D-Gaussians
Wir präsentieren GaussianAvatar, einen effizienten Ansatz zur Erstellung realistischer menschlicher Avatare mit dynamischen 3D-Erscheinungen aus einem Einzelnen Video. Wir führen animierbare 3D-Gaussians ein, um Menschen in verschiedenen Posen und Kleidungsstilen explizit darzustellen. Unser Verfahren ermöglicht eine konsistentere und effizientere Fusion von 3D-Erscheinungen aus 2D-Beobachtungen. Darüber hinaus optimieren wir die Bewegungen und Erscheinungen gemeinsam, um Ungenauigkeiten in der Bewegungsschätzung aus monokularen Videos zu korrigieren.
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