从纹理空间中为 NeRFs 进行动画:一种基于姿态的人类表演渲染框架

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内容提要

该文介绍了一种新的框架,用于从野外视频中重建人体和场景,并提供新的人体姿势和视角渲染的方法。该方法能够从仅 10 秒的视频剪辑中学习特定主题的细节,并提供在新视角和新姿势下人体的高质量渲染和背景。

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关键要点

  • 提出了一种新的框架,用于从野外视频中重建人体和场景。
  • 该方法在单个视频上提供新的人体姿势和视角渲染。
  • 通过训练两个 NeRF 模型(human 和 scene)来实现重建。
  • 依赖现有方法估计人体和场景的大致几何形状。
  • 能够从观察空间创建到无关姿态的规范空间的偏移场。
  • 在规范空间中训练人体模型。
  • 该方法能够从仅 10 秒的视频剪辑中学习特定主题的细节。
  • 提供高质量的渲染,包括服装褶皱和配件。
  • 支持在新视角和新姿势下的人体渲染和背景。
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