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UV-space
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新框架使用扩散模型从单张图像重建3D头像
研究人员开发了一个新颖的框架,通过利用预训练扩散模型中的级联低秩适配(LoRA)技术,从单张图像重建高保真3D头像。该方法解决了PBR数据有限以及光照与材质属性分离的挑战。该方法采用专门的LoRA进行纹理补全和光照均化,并结合跨本征注意力机制生成物理上可行的PBR贴图,仅使用不到100个3D扫描数据进行训练。
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新方法利用扩散模型生成可重照明头像
研究人员开发了生成式可重照明头像(GRA),一种用于创建逼真、自由视角的全身人物渲染的新方法,可在不同环境贴图下进行重照明。GRA采用混合方法,首先在UV空间优化材质参数,以在目标HDR环境贴图下渲染粗糙外观。然后通过前馈模型进行细化,以捕捉姿态相关的动态和照明效果。最后,经过微调的视频到视频扩散模型将这些渲染转换为详细、时间连贯的视频,并采用错误循环策略生成更长的序列。