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    HumanGaussian开源:基于Gaussian Splatting,高质量 3D 人体生成新框架

    在 3D 生成领域,根据文本提示创建高质量的 3D 人体外观和几何形状对虚拟试穿、沉浸式远程呈现等应用有深远的意义。传统方法需要经历一系列人工制作的过程,如 3D 人体模型回归、绑定、蒙皮、纹理贴图和驱动等。为了自动化 3D 内容生成,此前的一些典型工作(比如 DreamFusion [1] )提出了分数蒸馏采样 (Score Distillation Sampling),通过优化 3D 场景的神经表达参数,使其在各个视角下渲染的 2D 图片符合大规模预训练的文生图模型分布。然而,尽管这一类方法在单个物体上取得了不错的效果,我们还是很难对具有复杂关节的细粒度人体进行精确建模。

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