StructLDM:三维人体生成的结构化潜在扩散
本文提出了一种新颖的生成静态和关节3D资产的方法,通过3D自解码器框架将学习到的属性嵌入潜在空间,然后通过解码来渲染具有一致性的外观和几何体积表示。该方法在各种基准数据集和指标上超越了同类别替代方法。
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
本文提出了一种新颖的生成静态和关节3D资产的方法,通过3D自解码器框架将学习到的属性嵌入潜在空间,然后通过解码来渲染具有一致性的外观和几何体积表示。该方法在各种基准数据集和指标上超越了同类别替代方法。