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
js如何流式输出ai的回答并折叠代码块,点击代码块右侧可预览代码?
ai大模型如何将文章转换成可视化一目了然的图片流程图图表?
大模型生成html版本的ui原型图和ppt演示文档的系统提示词怎么写?
rtsp视频直播流如何转换成websocket流在h5页面上观看?
为啥coze会开源工作流agent coze studio?
如何检测网页是通过收藏夹打开的?
python如何实现类似php的http动态脚本请求处理响应代码?
js如何实现类似php的http动态脚本请求处理响应代码?
trae与solo有啥区别不同?
vue如何让ai动态生成问卷调查多步骤表单式收集基础信息自动规划执行任务?