语义保留的基于点的人类角色模拟
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。为了实现真实的 AR/VR 和数字娱乐体验，我们提出了第一个点云人物模型，它涵盖了数字人物的全部表达范围。我们使用两个多层感知器来建模姿势相关的变形和线性蒙皮权重。外观的表示依赖于解码器和附加到每个点的特征。与替代的隐式方法相比，朝向点的表示不仅提供了更直观的方式来建模人物动画，还显著减少了训练和推理时间。此外，我们提出了一种新的方法将语义信息从 SMPL-X...
研究人员提出了第一个点云人物模型，用于实现真实的AR/VR和数字娱乐体验。该模型使用多层感知器建模姿势相关的变形和线性蒙皮权重，通过解码器和点特征来表示外观。与隐式方法相比，该模型提供了更直观的建模方式，并减少了训练和推理时间。研究人员还提出了一种将语义信息从SMPL-X模型转移到点云中的新方法，以更好地理解人体运动。实验结果证明了该方法的有效性。
