基于几何引导文本图像扩散模型的神经辐射场可控三维化身生成
DreamAvatar是一个生成高质量、可控制姿态的3D人类头像的框架,使用NeRF生成3D点密度和颜色特征,通过文本到图像扩散模型提供2D自监督,通过SMPL模型提供粗略的姿势和形状指导生成,通过双重空间设计将规范空间和观察空间联系起来。经过评估,DreamAvatar优于现有方法,为文本和形状引导的3D人体生成设立了新的技术水准。
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DreamAvatar是一个生成高质量、可控制姿态的3D人类头像的框架,使用NeRF生成3D点密度和颜色特征,通过文本到图像扩散模型提供2D自监督,通过SMPL模型提供粗略的姿势和形状指导生成,通过双重空间设计将规范空间和观察空间联系起来。经过评估,DreamAvatar优于现有方法,为文本和形状引导的3D人体生成设立了新的技术水准。