本文提出了一个高效的三维服装化身重建框架，通过优化和学习相结合，实现从单个图像中高保真度的服装化身重建。使用隐式模型学习人的形状，通过优化估计非刚性变形来细化表面细节，使用超级网络生成良好的初始化，加速优化过程的收敛。实验证明该框架成功地为现实场景中的任意穿着的人类产生了高保真度的化身。

通过匹配隐式和显式因素，提出了一种新的解决生成模型中采样难题的方法。该方法利用隐式模型匹配噪声数据的边缘分布和前向扩散的显式条件分布，以有效地匹配联合降噪分布，并获得与扩散模型相当的生成性能和比采样步骤少的模型相比更好的结果。

该文介绍了一种解决生成模型中采样难题的新方法，通过匹配隐式模型和显式条件分布来获得与扩散模型相当的生成性能，且比采样步骤少的模型有更好的结果。