研究人员推出TGRHuman，一种根据文本描述生成逼真3D人类模型的新方法。该方法将几何体和纹理的生成分开，以克服现有基于NeRF技术中的局限性。TGRHuman利用显式的多视角观察生成和优化，实现高效合成，生成高质量、一致的3D人类几何体和细节纹理，性能优于当前文本到3D人类生成方法。 AI
影响 该方法有望显著改善从游戏到虚拟现实等各种应用的逼真3D资产创建。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍3D人类生成新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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