使用图像扩散模型进行即时三维人体化身生成
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过 AvatarPopUp 方法，可以从不同输入模态生成快速且高质量的 3D 人体化身，具有对生成的姿势和形状的控制，使用基于扩散的图片生成网络和 3D 提升网络。该方法根据每个特定任务进行精细调优，能够在几秒内生成高质量的 3D 模型，远快于现有大多数方法，可以用于需要大规模控制 3D 生成的人体化身应用。
本研究将3D可变模型整合到多视角一致性扩散方法中，提高了生成扩散模型在创建人类头像任务中的质量和功能。实验证明了该方法在新视角合成任务上的性能改进，并实现了面部表情和身体姿势控制的无缝融入。该框架是第一个允许从单一图像创建完全3D一致、可动画和照片般逼真的人类头像的扩散模型。定量和定性评估证明了该方法相对于现有头像创建模型的优势。
