可动化的高斯函数：学习姿势相关的高斯图像用于高度逼真的人体化身建模
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。通过引入 Animatable Gaussians 和强大的 2D CNNs 以及 3D 高斯样条插值方法，我们的方法可以根据输入视频创建高保真度的动态逼真化身，实现虚拟人物的建模和动态外观生成。实验证明，与其他最先进的方法相比，我们的方法具有更好的性能。
研究者提出了一种名为SplatArmor的新方法，通过在3D高斯函数中将参数化的人体模型“装甲”，从而恢复出详细的、可动画的人体模型。他们的方法使用高斯函数来表示人体，通过扩展底层几何体的蒙皮来定义关节扭曲。他们还引入了一个SE(3)场来捕捉高斯函数的位置和各向异性，并使用神经颜色场来提供颜色规范化和准确定位。通过展示实验结果，研究者证明了高斯函数散射是一种有趣的替代方法，可以克服基于神经渲染方法中的挑战。他们的方法对于可控的人体合成非常有效。
