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Learnable Gaussian Embedding for Controlling Virtual Human Generation
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内容提要
本研究提出了一种新型的可优化控制信号表示，解决了扩散模型在3D一致性、时间连贯性和运动准确性方面的不足，实验结果表明其在真实感和表现力上优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型的可优化控制信号表示。
- 该方法解决了扩散模型在3D一致性、时间连贯性和运动准确性方面的不足。
- 通过在参数化头部表面嵌入可学习的神经高斯，提升了扩散基础头部模型的一致性和表现力。
- 实验结果表明，该方法在逼真性、表现力和3D一致性方面超越了现有技术。
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