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基于视频的姿势调节化身
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一个新的框架，用于从野外视频中重建人体和场景，并在单个视频上提供新的人体姿势和视角渲染的方法。通过训练两个 NeRF 模型（human 和 scene），并依赖现有方法估计人体和场景的大致几何形状，可以从观察空间创建到无关姿态的规范空间的偏移场，进而在规范空间中训练人体模型。我们的方法能够从仅 10 秒的视频剪辑中学习特定主题的细节，包括服装褶皱和配件，并提供在新视角和新姿势下人体的高质量渲染和背景。
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关键要点
- 提出了一个新的框架，用于从野外视频中重建人体和场景。
- 该框架在单个视频上提供新的人体姿势和视角渲染的方法。
- 通过训练两个 NeRF 模型（human 和 scene）来实现重建。
- 依赖现有方法估计人体和场景的大致几何形状。
- 创建从观察空间到无关姿态的规范空间的偏移场。
- 在规范空间中训练人体模型。
- 能够从仅 10 秒的视频剪辑中学习特定主题的细节。
- 提供高质量的人体渲染和背景，包括服装褶皱和配件。
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