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Neuman
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FlexiAvatar 框架通过优化可见身体区域来生成 3D 人体头像
研究人员推出 FlexiAvatar，一种从单目视频生成可动画化 3D 人体头像的新颖框架。该方法独特地仅优化可见身体区域，从而防止了由未观察到的肢体引起的伪影。FlexiAvatar 将抗遮挡的身体模型跟踪与基于扩散的纹理生成相结合，用于不可见区域，在各种数据集上实现了约 3% 的平均 PSNR 改进。在部分可见的情况下，该方法还提供了更低的运行时和内存开销。
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新框架增强了从有限视频数据创建3D头像的能力
研究人员开发了TrioMan，一个新颖的框架，旨在从有限的单目视频数据中改进3D人类头像的创建。该系统采用三模块方法：生成器（Generator）创建多样化样本，精炼器（Refiner）使用扩散模型提高数据质量，以及检查器（Examiner）选择一致性样本。在X-Humans和NeuMan基准上的实验表明，TrioMan在头像学习方面优于当前最先进的方法。