Facebook和南加州大学的研究人员最近推出了一篇名为“ PIFuHD: Multi-Level Pixel-Aligned Implicit Function for High-Resolution 3D Human Digitization”的新论文。 简而言之,它使用某人的2D图像来重构该人的3D高分辨率版本。 我们的主要目标是对穿着衣服的人进行高保真3d重建,并获得详细信息,例如手指,面部特征和衣服褶皱,正如我们在此图中看到的那样。 因为的原因,目前的方法没有使用全高分辨率图像,所以它们降低了图像的尺寸,并丢失了在3D中创建高分辨率细节的重要信息,但是看起来还是不错的。
演示demo:https://colab.research.google.com/drive/11z58bl3meSzo6kFqkahMa35G5jmh2Wgt
gitub地址:https://github.com/facebookresearch/pifuhd
网友回复
如何编写一个chrome插件实现多线程高速下载大文件?
cdn版本的vue在网页中出现typeerror错误无法找到错误代码位置怎么办?
pywebview能否使用webrtc远程控制共享桌面和摄像头?
pywebview6.0如何让窗体接受拖拽文件获取真实的文件路径?
如何在linux系统中同时能安装运行apk的安卓应用?
python有没有离线验证码识别ocr库?
各家的ai图生视频及文生视频的api价格谁最便宜?
openai、gemini、qwen3-vl、Doubao-Seed-1.6在ui截图视觉定位这款哪家更强更准?
如何在linux上创建一个沙箱隔离的目录让python使用?
pywebview如何使用浏览器自带语音识别与webspeech 的api?