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Bringing Diversity into Diffusion Models for Semantic-Guided Face Asset Generation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于语义可控生成网络的新方法，旨在解决数字人脸建模中的多样性和控制问题。通过引入新型数据生成流程和高效的GAN生成器，生成的面部资产可通过语义属性进行编辑，从而显著提升多样性和可控性。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于语义可控生成网络的新方法，旨在解决数字人脸建模中的多样性和控制问题。
- 通过引入新型数据生成流程和高效的GAN生成器，生成的面部资产可以通过语义属性进行编辑。
- 该方法显著提升了生成面部资产的多样性和可控性，适用于高质量的3D面部数据库生成。
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