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iHuman: 单目视频中即时可动态化的数字人体
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于3D高斯散点的动态人体模型，能够实时渲染逼真的人体化身。与现有技术相比，该模型在THuman4数据集上的PSNR提升了1.5dB，渲染速度超过20fps。通过学习非刚性变形网络并引入正则化，该方法在训练和推理速度上分别提高了400倍和250倍，同时在外观质量和渲染效率上表现优越。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于三维高斯散点的动态人体模型，能够实时渲染逼真的人体化身。
- 该模型在THuman4数据集上的PSNR提升了1.5dB，渲染速度超过20fps。
- 通过学习非刚性变形网络并引入正则化，该方法在训练和推理速度上分别提高了400倍和250倍。
- GaussianAvatar方法通过引入可动画化的3D高斯函数，有效融合2D观察中的3D外观。
- 该方法在公共数据集和自收集数据集上验证了其在外观质量和渲染效率方面的优越性能。
- GoMAvatar是一种实时、内存高效的可动画人体建模方法，具有较短的训练时间和高质量的重建。
- GauHuman模型实现快速训练和实时渲染，显著优于现有的基于NeRF的隐式表示建模框架。
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延伸问答
什么是GaussianAvatar方法？
GaussianAvatar是一种从单个视频中创建具有动态3D外观的逼真人类化身的高效方法。
该研究在THuman4数据集上的表现如何？
该模型在THuman4数据集上的PSNR提升了1.5dB，渲染速度超过20fps。
该方法如何提高训练和推理速度？
通过学习非刚性变形网络并引入正则化，该方法在训练和推理速度上分别提高了400倍和250倍。
GaussianAvatar如何处理姿势和外观的建模？
该方法通过设计动态外观网络和可优化特征张量，支持姿势相关的外观建模。
GoMAvatar与其他方法相比有什么优势？
GoMAvatar是一种实时、内存高效的可动画人体建模方法，具有较短的训练时间和高质量的重建。
GauHuman模型的训练和渲染速度如何？
GauHuman模型实现快速训练（1~2分钟）和实时渲染（最高189 FPS），显著优于基于NeRF的框架。
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