Die Methode TexVocab nutzt Mehrfachansicht-Videoaufnahmen, um zunächst Texturkarten im SMPL-UV-Bereich zu erstellen. Anschließend wird ein Textur-Vokabular konstruiert, indem Schlüsselposen und zugehörige Texturkarten zugeordnet werden. Anders als bisherige Ansätze, die Posen gelenkweise verarbeiten, zerlegt TexVocab die SMPL-Skelette in Körperteile und modelliert so die strukturellen Auswirkungen der kinematischen Kette explizit.
Für eine gegebene Ansteuerpose werden die Körperteile hierarchisch abgefragt, die zugehörigen Texturmerkmale interpoliert und schließlich in einem neuronalen Radiance-Feld-Modell zur Synthese der dynamischen Menschendarstellung genutzt. Die Experimente zeigen, dass TexVocab detailliertere und realistischere Avatare im Vergleich zu anderen Methoden erzeugen kann.
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Ключові висновки, отримані з
by Yuxiao Liu,Z... о arxiv.org 04-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.00524.pdfГлибші Запити