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2D虚拟数字人如何实现人物表达

首先我们了解到虚拟数字人根据人物图形资源的维度,数字人可以分为2D和3D两大类。2D数字人从外形上可以分为2D真人和2D卡通。...而2D虚拟数字人嘴型视频是像素表达,3D虚拟数字人嘴型动画是3D模型对应的 BlendShape 的向量表达。 这里主要介绍2D虚拟数字人的驱动方式。...左侧为原视频,中间为换脸的视频,右侧为要换的目标人脸。换脸后对原视频进行人脸替换及视频嘴型匹配。...左侧为驱动视频,右侧为驱动图片,中间两个为图片嘴型驱动结果,对于这两个驱动结果,其中左侧为没有加超分的结果、右侧为加超分的结果。...2D虚拟数字人除了嘴型之外的动作,包含面部表情、眨眼、摇头、点头、挑眉等动目前都是通过采用一种随机策略或某个脚本策略将预录好的视频或动作进行循环播放来实现。

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证件照转数字人只需几秒钟,微软实现首个3D扩散模型高质量生成效果,换装改形象一句话搞定 | CVPR 2023

RODIN模型采用神经辐射场(NeRF)方法,借鉴英伟达的EG3D工作,将3D空间紧凑地表达为空间三个互相垂直的特征平面(Triplane),并将这些图展开至单个2D特征平面中,再执行3D感知扩散。...具体而言,就是将3D空间在横、纵、垂三个正交平面视图上以二维特征展开,这样不仅可以让RODIN模型使用高效的2D架构进行3D感知扩散,而且将3D图像降维成2D图像也大幅降低了计算复杂度和计算成本。...研究员们通过隐向量来协调特征生成,使其在整个三维空间中具有全局一致性,从而获得更高质量的化身并实现语义编辑。...同时,还通过使用训练数据集中的图像训练额外的图像编码器,该编码器可提取语义隐向量作为扩散模型的条件输入。 这样,整体的生成网络可视为自动编码器,用扩散模型作为解码隐空间向量。...量子位邀你共同参与中国AIGC产业峰会 点这里关注我,记得标星哦~ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见 ~

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    眼动追踪中的坐标+追踪原理

    EyeLoop基于Python的眼动仪(超棒) 开源眼动 所有注视数据都映射到与活动显示区域对齐的 2D 坐标系中。将眼动仪与监视器一起使用时,活动显示区域是不包括监视器框架的显示区域。...坐标轴的方向如下:x 轴水平指向用户左侧,y 轴垂直指向用户下方,z 轴指向用户。 轨道盒坐标系 (TBCS) 使用眼动仪时,最感兴趣的通常是注视,即一个人在看什么。...但是,一个人不会将事物视为空间中的一个点,而是将其视为向量方向内的所有事物,该向量从被跟踪的人的眼睛开始,并在它碰到不透明的物体时结束。我们称之为凝视向量。...坐标轴方向如下:从佩戴者的角度看,x 轴水平指向左侧,y 轴垂直向上指向,z 轴指向(向前)远离 HMD,垂直到 HMD 跟踪器的镜头。...因此,凝视估计值可以被视为 2D 平面中的点(白色圆盘)。因此,它们会产生点的2D分布,这可以通过2D高斯(密度显示为热图)来解释。 打完收工!

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    小白系列(5)| 计算机视觉:3D立体视觉

    我们将这种现象称为“视差”。 5.1 方向向量 在对极几何中,方向向量是从图像中的一个像素点发出的一个三维向量: 方向向量,顾名思义,是光线从哪个方向到达像素传感器的方向。...因此,这条线携带了所有可能成为图像中2D像素候选源的3D点。在上图中,方向向量 起源于点 ,它是与场景中的3D点 对应的“左侧”2D像素。...5.2 方向向量的交点 场景中一个3D点的方向向量会在从不同视角拍摄的图像中投射出相应的2D点。因此,一对立体图像将会有从表示3D场景中共同的3D点的2D像素发出的方向向量。...方向向量上的所有点都是候选源。由于两个向量只能在一个唯一的点上相交,我们将交点视为源点。 在上图中,左图和右图的方向向量(分别为 和 )在单个源点 处相交。...通过这种转换,匹配点将位于同一水平线上,将2D立体对应问题转化为1D问题。这就是我们打破“维度诅咒”的方式。 块匹配算法是识别相关像素的基本方法。

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    点云深度学习系列三: SPLATNet

    单形顶点在d+1维空间坐标我们不得而知,作者重新定义了基向量(并不完全准确,因为之间线性相关),于是此子平面上单形顶点的坐标直接满足在平面上的要求,即 ?...这里对上面的基向量稍微做一下解释,假设在三维空间中,有子空间 ? 有 ? 在xoy平面上,有三个点 ? 这个点经过映射变换,就对应了上图中的橙色区域,坐标为 ?...也就是说,下图右侧x轴原点y轴夹的右上部分区域,是下图左侧分割空间坐标映射变换 bilateral convolution layer(BCL) (原文: 1.Learning Sparse High...:对于图像的分类问题我们需要将3D特征投影到2D图像,采用BCL2D-3D的逆操作完成 CNN2:将输入图像,CNN1的输出和BCL3D-2D放到一个2DCNN处理 ?...3.论文的意义 将图像和点云结合处理,相互约束,正如PointCNN提出方向一样。 对于2D图像,利用3D特征有助于在多个视点上进行一致的预测。

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    C919!在上海一飞冲天!

    在保障乘客获取到实际信息源的同时,飞机航行的监控系统也能将采集到的数据及时的反馈给航务人员,而且将数据记录保存下来,在飞机过站或航后供航务和机务人员使用和监测维护。...介于 2D 组态和 3D 组态上,Hightopo(以下简称 HT )的 HT for Web 产品上的有着丰富的组态化可供选择,本文将介绍如何运用 HT 丰富的 2D组态和3D 组态搭建出一个飞机航行的监控系统的解决方案...图扑软件实现的业务功能可以通过ACMS 系统采集到的数据,对接到显示终端去展示,通过实时监测的数据准确地显示出来,起到对飞机状态的监控功能并即时反馈信息数据的变化。...2D 面板部分主要包括左侧航线表格,右侧风暴实时数据表格以及底部的信息面板。...左侧航线表格展示了不同大洲的航线信息,大洲可以通过底部的左侧按钮进行切换;右测风暴信息是模拟生成,实时更新;底部信息栏包括大洲按钮及航线详细信息。

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    小白系列(5)| 计算机视觉:3D立体视觉

    我们将这种现象称为“视差”。 5.1 方向向量 在对极几何中,方向向量是从图像中的一个像素点发出的一个三维向量: S_1方向向量,顾名思义,是光线从哪个方向到达像素传感器的方向。...因此,这条线携带了所有可能成为图像中2D像素候选源的3D点。在上图中,方向向量 起源于点 ,它是与场景中的3D点 对应的“左侧”2D像素。...L_{s1}S_15.2 方向向量的交点 场景中一个3D点的方向向量会在从不同视角拍摄的图像中投射出相应的2D点。因此,一对立体图像将会有从表示3D场景中共同的3D点的2D像素发出的方向向量。...方向向量上的所有点都是候选源。由于两个向量只能在一个唯一的点上相交,我们将交点视为源点。 R_{s1}在上图中,左图和右图的方向向量(分别为 和 )在单个源点 处相交。...通过这种转换,匹配点将位于同一水平线上,将2D立体对应问题转化为1D问题。这就是我们打破“维度诅咒”的方式。 块匹配算法是识别相关像素的基本方法。

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    基于图像的三维物体重建:深度学习时代的最新技术和趋势(概述和编码)

    编码器将输入映射到称为特征向量或代码的隐变量x中,使用一系列的卷积和池化操作,然后是全连接层。...3.编码阶段 基于深度学习的三维重建算法将输入I编码为特征向量x=h(I)∈X,其中X是隐空间。...将输入图像映射到隐空间的2D编码网络遵循与3D ShapeNet相同的架构,但使用2D卷积。...其关键思想是,它不是将输入映射到特征向量,而是映射到多变量高斯分布的平均向量μ和标准差σ向量。...最后,当输入到特定于任务的模型(如三维重建)中时,将局部隐代码连接到扁平结构。 3.4分离表示 图像中对象的外观受多个因素的影响,例如对象的形状、相机姿势和照明条件。

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    SystemVerilog(七)-网络

    网络类型 网络用于将设计元素连接在一起,例如将一个模块的输出端口连接到另一个模块的输入端口。...表3-4:一般不可综合的网络类型 类型 代表 uwire 不允许或不解析多个驱动程序的互连网络 pull0 一种互连网络,具有将下拉电阻器连接到网络的特性 Pull1 一种互连网络,具有将上拉电阻器连接到该网络的特性...ASIC和FPGA设计中的大多数互连网络将单个驱动器连接到一个或多个接收器。例外是共享总线,其中多个驱动程序连接到一个或多个接收器。...可以使用与变量相同的语法将网络显式声明为任何大小的向量。但是,只有变量向量声明可以划分为子字段。向量不能划分为子字段。 一些可综合的网络声明示例如下: 默认情况下,所有网络类型都是无符号的。...网络用于将设计块连接在一起,例如将一个模块的输出端口连接到一个或多个其他模块的输入端口。通常,端口和互连网络的向量宽度相同,但SystemVerilog允许向量大小不同。

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    使用激光雷达数据进行自动驾驶汽车的3D对象检测

    使用2D鸟瞰图代替3D体素网格数据,因为它的计算量大为减少。这也将使检测器易于部署到实际工作环境中,尤其是在自动驾驶汽车的情况下。...2D物体检测 2D对象检测算法可以大致分为以下两种类型: 单级检测器-Yolo和SSD。 两级检测器-RCNN,Fast RCNN和Faster RCNN。...网络架构 网络体系结构可以从以下几点进行解释: 将点云数据分为3D体素网格单元。 CNN主干将体素形式的图像作为输入并输出特征向量。 多个残差块用于特征提取,其中两个相邻块之间有跳过连接。...这些模块分别连接到上采样模块,前两个残余模块除外。 最后的上采样模块连接到两个标头网络模块,该模块进一步连接到使用边界框回归器的两个分隔符模块。...损失函数 向量s =(x,y,z,l,h,w,θ)分别表示3D边界框中心坐标,高度,宽度,长度和偏航角。图示了各种参数之间的几何关系,其中s代表地面真实向量,而a代表锚向量。

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    WebGL基础教程:第三部分

    然后,我们需要实际的法向量,并将变换到与模型对齐。最后,我们要用一个变量,将最后的结果传递给片元着色器。...光线与法向量之间的角度大于90度时会得到负数,但我们会用"max zero"函数将这些情况过滤掉。...我们需要在加载完着色器后立刻将变量链接到着色器。...你可以将这两个函数添加到WebGL.js文件中去,然后,任何包含法向量数据的模型都会有光照效果。你可以修改顶点着色器中的光照方向和颜色来得到不同的效果。 我最后希望介绍的主题是在场景中添加2D内容。...当你尝试访问2D上下文时,你得到的null。所以,我们怎么解决这个问题呢?我可以给你两个选项: 2.5D 2.5D指的是将2D对象 (没有深度的对象) 添加到3D场景中。

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    用于多关系数据的图神经网络R-GCNs

    这些节点根据前面定义的邻接矩阵连接到节点1。...实际上,向量的第一个元素等于4,因为邻接矩阵显示4个节点连接到节点1。然后计算度数的倒数,以实现连接到节点的边的平均贡献。最后,根据GCN公式进行各向同性平均计算。...通过将(i)单热点特征矩阵与(ii)权重矩阵相乘,可以实现投影步骤(或线性变换)。 (i)2D矩阵(n,n),用于定义表示节点的独热向量。 (ii)定义隐藏特征的2D矩阵(n,h)。...将邻接矩阵(i)与投影步骤产生的矩阵(ii)相乘,即可实现一个聚合步骤。 (i)2D对称矩阵(n,n),描述无向和无类型的边。 (ii)投影步骤产生的2D矩阵(n,h)。...通过将(i)独热点特征矩阵与(ii)权重张量相乘,可以实现投影步骤。 (i)定义节点初始特征的2D矩阵(n,n)。 (ii)描述节点隐藏特征的3D张量(r,n,h)。

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    基于 HTML5 WebGL 与 GIS 的智慧机场大数据可视化分析

    2D 面板部分主要包括左侧航线表格,右侧风暴实时数据表格以及底部的信息面板。...左侧航线表格展示了不同大洲的航线信息,大洲可以通过底部的左侧按钮进行切换;右测风暴信息是模拟生成,实时更新;底部信息栏包括大洲按钮及航线详细信息。面板截图: ?...在处理后的机场数据中,已经具备了机场的经纬度信息,因此问题的关键点在于如何将经纬度转换为球体坐标,转换代码如下: // 将经纬度转换为球体位置 getSpherePos(radius, longitude...在本实例中,根据航线的起点和终点的位置,利用向量运算构造出中间的控制点,生成贝塞尔曲线来渲染航线。...下面的示意图演示了代码中向量的计算及各个向量变量的变化。 ? 对所有航线数据循环处理,调用创建航线的 createEdge(start, end) 函数,就能完成所有航线的绘制生成。如图所示: ?

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    游戏开发中的矩阵与变换

    在上图中,我们可以看到红色的X向量由矩阵的第一列表示,绿色的Y向量同样由第二列表示。更改列将更改这些向量。在接下来的几个示例中,我们将看到如何对其进行操作。 您不必担心直接操作行,因为我们通常使用列。...如果我们在头部旋转这些按钮,则从逻辑上看,新的X轴应指向下方,新的Y轴应指向左侧。 您可以想象一下,您同时抓住了Godot徽标及其矢量,然后将其围绕中心旋转。...我们将像上次一样从身份变换开始,不同的是这次我们将跟踪原始向量。...要缩放,我们将每个分量乘以;要旋转,我们更改每个基本向量所指向的位置;翻译,我们操纵原点;为了剪切,我们将基本向量更改为非垂直。 如果您愿意,最好尝试一下变换以了解它们的工作原理。...v=rHLEWRxRGiM 表示3D旋转(高级) 2D和3D转换矩阵之间的最大区别在于,如何在没有基向量的情况下自己表示旋转。 使用2D,我们有一个简单的方法(atan2)在转换矩阵和角度之间切换。

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    Python格式字符串的三种方法你都掌握了吗,%s%d%f+format()+f-string,深度测评YYDS实至名归

    Python 支持字符串格式化输出,尽管这样可能遇到非常复杂的表达式,但最基本的是用法就是将一个值插入到一个有字符串格式符%s的字符串中。...%d %2d %02d %-2d% %.2d的区别 %d就是普通的输出了整形数 %2d是将数字按宽度为2,采用右对齐方式输出,若数据位数不到2位,则左边补空格。...%02d,和%2d差不多,只不过左边补0 %-2d将数字按宽度为2,采用左对齐方式输出,若数据位数不到2位,则右边补空格 %.2d 输出整形时最少输出2位,如不够前面以0占位。...print("%02d" % (num)) print("%-2d" % (num)) print("%.2d" % (num)) print("%.2d" % (200)) 1 1 01 1...✨ ✨ ✨ 如果你喜欢的话,就不要吝惜你的一键三连了~

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    一文读懂CTR预估模型的发展历程

    FM的方法给每个特征赋予一个可学习的向量,将原来的先行方程转换为如下形式: 这样我们需要拟合的参数量,从原来的500*10000个缩小为500+10000个,大大缓解了特征稀疏的问题。...这里将每个二阶特征组合的权重拆解成了每个特征对应向量的乘积,利用了矩阵分解的思想,也是FM(Factorzation Machine)这一方法名字的由来。...将每个特征通过Embedding矩阵转换成一个向量,将所有向量拼接到一起,通过多层DNN网络进行预测。DNN这种方法采用的是bit-wise维度,即每个元素值交叉,不管这个值来自哪个特征。...Deep模块和FM模块的输出最终拼接到一起,共同预测点击率。...Wide&Deep的缺点在于,左侧部分依赖人工设计特征,Deep & Cross Network for Ad Click Predictions(2017,DCN)将左侧的wide部分替换成了cross

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    【笔记】《游戏编程算法与技巧》1-6

    精灵的绘制与动画 精灵: 使用图片的一个方块绘制的2D图像游戏对象....可能是动态也可能是静态, 2D游戏需要大量的精灵对象 绘制2D画面大多使用画家算法(遍历排序好的场景进行渲染, 这样无须深度测试)....2D游戏对象, 动画一般用一组图片来表现, 类似现实中的帧动画....将这个投影长度乘在法线上后, 将入射向量与投影法线相加能得到平行于切面的半向量 将反向的入射向量与两倍的半向量相加就得到反射向量了 反推一下得到反射向量的直接计算公式: \vec{v'}=\vec...屏幕坐标系: 将投影后的坐标系(-1, 1)进一步移动和缩放到对应屏幕像素分辨率的坐标系上, 供给像素着色器的处理 投影变换 正交投影: 最简单的投影矩阵, 由右侧的平移部分和左侧的缩放部分组成, 注意这里是基于列向量的

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    图像中的几何变换

    齐次坐标: 齐次坐标表示是计算机图形学的重要手段之一,它既能够用来明确区分向量和点,同时也更易用于进行几何变换。齐次坐标就是将一个原本是n维的向量用一个n+1维向量来表示。...点与向量的其次变换: 从普通坐标转换成齐次坐标时(以三维点为例) 如果(x,y,z)是个点,则变为(x,y,z,1); 如果(x,y,z)是个向量,则变为(x,y,z,0)。...从齐次坐标转换成普通坐标时(以三维点为例) 如果是(x,y,z,1),则知道它是个点,变成(x,y,z); 如果是(x,y,z,0),则知道它是个向量,仍然变成(x,y,z)。 3....齐次变换矩阵(以平移为例): 以点p(x,y)为例,如果想把它平移(a,b),至p'(x+a,y+b),是不可能用矩阵计算完成的,现在换成齐次坐标(x,y,1),通过矩阵相乘(下图左侧公式) ,很方便得到平移后的坐标...试验结果: 1. 2D仿射变换举例:比如下左图,通过2D仿射变换,缩放,旋转,平移之后得到变换矩阵对该图片进行校正后的图像如右图: ?

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    用于相机重定位的3D点线稀疏地图

    图1:由PL2Map表示的3D点线地图,文章展示了提出的学习方法用于表示3D点线特征的结果示例,左侧输入图像的红色相机位姿在预测线(a)和点(b)地图中是真实姿态,而蓝色相机姿态是使用预测线或点地图估计的姿态...内容概述 随着SfM和视觉SLAM技术的发展,对建图元素的需求越来越多,包括点和线等,需要一种高效的建图表示策略,能够处理多个建图元素,并超越基本的描述子向量存储方法,本文引入了一种神经网络模型,能够通过点和线的描述子来表示...前端:该系统输入从图像中提取的可用的2D点和线描述子集,这些描述子集来自于图像中提取的2D点和线的结果。...自注意力和交叉注意力:我们将注意力模块视为一个完整的图,其中有两种类型的无向边。自注意力边将同一图像中所有周围的点或线描述子连接起来,而交叉注意力边将点连接到线和线连接到点。...结果如图7 图7:在2D点和线上的可靠性预测结果 表IV将我们的方法与三个主要基线进行了比较,涉及定位需求,突出了所提方法的效率,通过消除匹配步骤和将3D地图存储为描述子来减少内存需求。

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