然而在三维生成建模中，所有三维物体不得不共享同一个隐式特征解码器，这种做法在很大程度上削弱了 NeRF 的拟合能力。...虽然 3DGS 拟合能力强大、计算性能高效，还具备完全显式的特性，在三维重建任务中得到了广泛应用。但是，3DGS 缺乏一个明确定义的空间结构，这使得其在无法直接应用于目前主流生成建模框架中。...这是一种创新的三维表示方法，它既结构化又完全显式，具备强大的拟合能力。本文介绍的方法首先确保通过固定数量的自由高斯实现高精度的拟合，然后将这些高斯有效地组织到一个结构化的体素网格中。...更为关键的是，鉴于先前研究中的发现，扩散模型在处理高维数据分布时表现不佳，本文提出的 GaussianCube 在保持高质量重建的同时，显著减少了所需的参数量，极大地缓解了扩散模型在分布建模上的压力，为...为此，研究人员提出将高斯映射到预定义的结构化体素网格中来使得高斯具有明确的空间结构。直观地说，这一步的目标是在尽可能保持高斯的空间相邻关系的同时，将每个高斯 “移动” 到一个体素中。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2405.19331 这是一种基于数据驱动的方法，从多视角的视频中创建出高保真、可控的虚拟化身。...因此，团队使用了3DMM的改进版——NPHM（Neural Parametric Head Models，神经参数化头部模型），从多视角的图像序列中追踪并提取身份识别的隐向量z_id和表情代码z_exp...之后，就可以用一个后向变形场B，将姿势空间中的点x_p转换为规范空间中的坐标x_c： 比较遗憾的是，这项研究只专注于重建头部，屏蔽了数据集中的躯干部分，因为没有包含在NPHM提取出的z_exp的表达空间内...首先让F在NeRSemble数据集中20个人的图像序列上进行训练，之后会将这个网络运用在所有虚拟化身的重建中。...再来看，在交叉重现（cross-reenactment）任务中，全新算法的表现又如何？ 交叉重现是指，将另一个人的表情转移到虚拟化身上。
主要有四个原因，姿势和形状的变化很难在鸟类身上建模、没有姿势和形状的先验知识可用、许多鸟只能从一个无遮挡的视角看到和自然环境下的外观变化使检测变得困难。 ?...这些姿态参数可以用来初始化一个单视图优化程序，以进一步细化身体姿态和形状。 ?...动物姿势和形状的估计：在生物学中，大部分的工作都是集中在单独的动物，没有杂乱的背景和少数的遮挡。...当鸟类栖息时，它们的翅膀会折叠在自己身上，这种巨大的变形并不能很好地用单一鸟类网格模型来模拟。...合成数据和位姿与形状回归：在标注的数据集中对140个3D鸟类实例进行多视图优化后，作者拟合一个多元高斯估计的姿态参数(位姿、视角和平移)。
OTAvatar 以单张肖像为参考对 HDTF 数据集中的源主体进行动画化。我们使用 3DMM 姿态和表情系数来表示运动并驱动化身。此处的主体均不包括于 OTAvatar 的训练数据中。...在本文中，我们提出了单样本说话脸化身（OTAvatar），通过泛化可控的三平面渲染方案来构建人脸化身，如此即可从单张参考肖像构建个性化化身。...最后，采用体渲染技术生成任意视角下的图像。本方案的核心是一种新颖的反演解耦策略，通过基于优化的反演将隐编码中的身份和运动解耦。...在我们的实现中， G 是一个反卷积网络，输出 3 个 256 \times 256 \times 32 的特征图。...控制器的训练目标是将生成器隐编码中的身份编码和运动编码解耦，实现在泛化化身中身份和运动的替换。为此，我们提出了反演解耦策略，交替进行身份优化和控制器训练。
「I think you are wonderful」，当这句话说出口时，对于Ann来说，足足跨越了十多年。 值得一提的是，这个数字化身中面部表情实现，采用了「最后生还者 2」同样的技术。...然后，他们利用一家致力于语音生成动画技术公司Speech Graphics开发的软件创建了一个个性化数字化身，能够实时模拟Ann的面部表情。...现在，当Ann尝试说话时，数字化身就会无缝地制作动画，并说出她想要的话。...研究人员注意到当Ann尝试移动她的嘴唇、舌头和下巴时，阵列可以捕获到不同的激活信号 (1d)。...为了评估实时性能，当Ann尝试默读249个句子时，研究团队解码了文本。这些句子是从一个包含1024个单词的句子集中随机选择的，并且在模型训练时并未使用过。
在化身建模模块（avatar modeling module）中，将一个简化的SMPL渲染模型训练为神经隐式场（neural implicit field），由一个SDF网络和一个着色网络（color...从NeuS渲染的图像开始，通过训练几步512×512的上采样分辨率来初始化网络，然后逐渐提高监督分辨率到640×640和768×768 在初期的训练步骤中，较低的分辨率为训练过程提供了一个粗糙但稳健的起点...运行模式 根据预训练的扩散模型在SDS训练中的使用方式，Avatarbooth框架可以在三种模式下运行： 1....从结果中可以看到，文中提出的新方法在四个指标上都取得了最高分，证明了该模型有能力生成具有更详细外观和几何形状的化身。...具体的流程是先将其他方法所生成的化身渲染成25个不同视角的2000张图像，然后用文本到图像的度量指标PickScore来对比化身的质量，能够根据学习的人类偏好来衡量生成内容的真实性。
因此，京东、淘宝、亚马逊等一些线上商业巨头也纷纷将目光瞅准了“VR虚拟试衣”，推出了相关应用。...用户可以在淘宝上看到一件“三维”的衣服，可360度旋转视角、拉近放大，从各个角度查看细节。...京东：私人订制，享受专属服务 在淘宝推出Buy+虚拟场景购物的同时，京东也上线了一个移动端的京东试衣间。...亚马逊在其专利中写道：“此专利是一种混合现实视图，它可以用来提供一种可视化的用户形象表现，可展现用户在不同场景中的不同形象。”...虽说当前的VR试衣技术很火，但其实更多的是一种噱头，以博人眼球。要说现在的VR试衣技术有多成熟，其实也不见得，毕竟那些技术壁垒、普及难度摆在那里，一时之间大家也都是图个新鲜罢了。
方法 通常情况下，当广播公司为足球比赛运行分析节目时，他们会在视频回放上叠加计算机生成的图形，使用标记来跟踪球员和球的移动。...创意团队在构思这些化身时从每个国家的历史和文化中汲取灵感，然后将设计要求发送给外部设计机构，为化身构建角色绑定、三维模型和动画。...这里的目标是在卡塔尔的体育场前景镜头中，将 AR 吉祥物合成到场景中，象征着比赛即将开始。...构建定制化的 Unreal Engine 工作流程 通常在分析比赛回放时，广播公司会暂停比赛并移动摄像机。在 3D 比赛模拟中，他们可以创建动态摄像机角度和回放，以提升用户体验。...当将 AR 化身应用到比赛对决场景中时，开发人员构建了一个系统，应用了 Socket.io、多个 JSON 数据包和开放的 SSH 服务器，将 Vizrt 控制集成到工作流程中。
我们的目标是创建一个动画，它的手像钢琴师或小提琴手那样，通过听音频来移动。我们的研究引入了一种输入小提琴或钢琴音乐的方法，并输出一个进一步的骨骼预测视频，并且我们成功地证明了可以预测自然身体动态。...传统上，从视频序列（而不是音频）中，对自然身体运动的最好的预测是在实验室中创造的动作捕捉序列。为了复制传统的方法，需要把一个钢琴家带到实验室，让他们用手指和身体关节连接的传感器来演奏几个小时。...取而代之的是，我们利用在线播放的高度熟练的音乐家的公开视频，这也可能会使数据更加多样化。...然后，我们建立了一个长短期记忆（LSTM）神经网络，用于了解音频特征与身体骨骼标志之间的相关性。预测点被应用到装配好的化身上以创建动画，最终的输出是一个根据音频输入移动的化身。 ?...人们可能会从世界上最好的钢琴家那里学习，因为我们正在使用专业钢琴家进行视频培训。当在AR中显示体验时，人们可以3D形式在化身周围漫游，并放大手指以查看正在做什么动作。
以往的2D图片转三维模型都是在静态的情况下，但如果输入的是一段人类运动的视频，该如何生成自由视角的视频？ 如果这个问题解决了，那就可以在AR/VR应用中的自动化实现虚拟化身建模。...网络有如下5个设计目标： 1、在测试时能够对新的人物进行泛化，无需重新训练； 2、能够处理训练集中不包含的新姿势； 3、无论是来自物体还是人物自身的遮挡，模型都应该能够处理； 4、能够捕捉面部表情； 5...HVS-Net将人的上半身的单一稀疏RGB-D图像和目标摄像机姿势作为输入，并从目标视角生成高分辨率的渲染。 与以前的方法相比，第一个关键区别是HVS-Net利用深度作为一个额外的输入流。...当与编码器-解码器架构结合并进行端对端训练时，该方法能够合成未见过的个体的新视图，并对主要输入视图中不可见的区域进行绘制。...虽然这种方法在最小的遮挡情况下效果很好，但在有严重遮挡的情况下，无论是人的手在身体前面移动或者拿着某个物体，都很难产生高质量的渲染。
研究团队开发了一个空间感知的视频会议环境，可以在 3D 会议环境中显示远程参与者的 3D 肖像化身。...第一个组件是布局状态，它决定了会议场景的整体可视化。...研究团队基于 3D 肖像化化身渲染能力，通过操纵远程化身的行为来模拟类似于面对面会议中的眼神交流。 他们通过将化身状态（Avatar State）设立为算法的附加输出，以控制每个化身的方向。...当左侧用户与右侧用户交谈时，化身状态从「本地」状态转变为「远程」状态，此时左侧化身会转向右侧化身。...当这类工具部署时，至关重要的是需要基于用户的同意并遵守相关道德准则。 该团队还提供了一个 ChatDirector 的交互技术演示，在视频内容里展示了更多的 3D 视频示例。
但是2D视频并不直接适用于元宇宙：首先，因为在佩戴头戴式设备时可能无法捕捉到用户面部的视频，其面部可能被设备遮挡；其次，我们需要更深入地了解用户在三维空间中的运动，以便他们能够与虚拟环境进行互动。...这可以通过头戴式设备上的内置摄像头、眼球追踪、基于麦克风音频的嘴唇同步等方式实现。 风格化化身 图1 这些化身相对低保真度，类似卡通。所有参与者在实时通话（RTC）开始时共享他们的化身资产。...在类似游戏的情境中，其中非RTC活动消耗系统资源，或者有大量参与者时，我们可以选择使用风格化化身。它们在计算上是最不昂贵的，在非正式的活动中不会显得格格不入。...然而，在工作环境中，当参与者在白板上进行协作时，我们可能会选择使用逼真的化身。 世界状态（World State） 我们已经讨论了如何在虚拟空间中代表人类。...为了为开发人员提供最人性化的体验，系统应该将这种体系结构的所有内部复杂性抽象化。通常情况下，我们希望开发人员能够使用为其对象定义模式的心理模型。一个对象是一组字段。对象可以在会话中创建、修改和销毁。
如果通过网络连接发送到远程 JVM，这些 Actor 引用将不起作用。 启用远程处理时，支持网络功能的 Actor 系统使用本地 Actor 引用，这些引用表示同一个 JVM 中的 Actor。...当查询其他 Actor 时，使用此路径作为发送者引用，将允许他们直接回复此 Actor，从而最小化路由所导致的延迟。 一个重要的方面是，物理 Actor 路径从不跨越多个 Actor 系统或 JVM。...在非常特殊的情况下，这可能是正确的做法，但一定要将处理这一点严格限制在 Actor 的监督者身上，因为只有这样的 Actor 才能可靠地检测到名字的正确注销，在此之前，新子 Actor 的创建将失败。...当测试对象依赖于在特定路径上实例时，也可能需要在测试期间使用它。在这种情况下，最好模拟其监督者，以便将Terminated消息转发到测试过程中的适当点，以便后者等待正确的名称注销。...远程部署的交互作用 当 Actor 创建子节点时，Actor 系统的部署程序将决定新 Actor 是驻留在同一个 JVM 中，还是驻留在另一个节点上。
但往小说，就是借由VR、AR等技术，以“化身”形象进入一个庞大的虚拟世界娱乐消费、社交和工作。 所以，探索元宇宙有三个关键词——虚拟、现实与链接，而链接又是其中的关键。...中国移动云游戏在中国移动5G的高速率、低时延等技术下，与比亚迪DiLink、小度智能音箱、黑鲨手机等合作，把算力交给云端，能让游戏实现“一品跨多端”，让游戏入口无处不在。...可见，依托咪咕超高清平台实现VR集约平台能力，咪咕视讯围绕平台+内容+品牌打造的的生态，推动了整个产业有序化和标准化发展，是云XR技术的一个风向标。...在这些场景中，观众不再被动。即不是只能看到平台推送的视角，而是“真正”走到虚拟世界中360度观看，就好比你走在“绿洲”中一样观察世界。 看起来，云XR在玩的角度已经触摸到绿洲玩家的体验门槛。...移动云VR依托于中国移动咪咕公司丰富的数字内容IP优势、中国移动的5G技术优势，聚焦巨幕影院、全景沉浸、VR直播、VR游戏、VR应用五大内容场景，助其提升内容超高清化、数据云端化、终端无线化与轻量化的飞跃
对构建智能、高效、环保的轨道交通系统具有重要作用，有力支持了城市交通的持续发展。 车站监控 基于 BIM 技术的图扑智慧车站 3D 可视化更是将车站管理提升到了一个新的高度。...在此基础上，利用图扑 3D 可视化技术，可以将车站关键设备的监测数据以直观、生动的形式展示在一体化网页中。运维人员只需通过网页，就能实时掌握设备的运行状态、性能参数等信息，从而做出及时、准确的决策。...也可通过事先设定好的路线实现自动巡检，当视角到设备时，自动弹出设备信息。...2）电子巡更，在三维场景中标记地铁站中关键位置的巡更点，巡更点状态正常为绿色，异常为红色，鼠标悬浮将以标签的形式展示其对应的基本信息，在三维车站内进行巡更模拟，以第一人称视角同步当前巡更人员视角，规划巡更路线...也可通过页面设备分类查找目标设备，点击列表中的每一项可自动定位到三维场景中对应的设备模型。 车载监控 车载系统监控涉及对列车车载系统的实时追踪、控制和管理。监控集中在确保系统的有效运作以及安全性。
从事某一职业的机会，我们的汽车导航系统是否识别或忽略我们的语音命令，性别都占据着一定的影响。在人工智能研究领域，女性化身最常用来扮演虚拟助手。这使得一种观点永久化，即帮助类角色最好由女性来扮演。...今年早些时候，墨尔本举行的一次数字健康会议上，一位医学专家承认，25年前，当他还是一名乡村全科医生时，他误诊了一名女性患者，差点要了她的命，原因是他从未在女性患者身上看到过那种疾病。...由此，可以得出一个结论，根据他的经验，他的操作数据集是有偏见的。同样地，人工智能的偏见是由于我们这个世界固有的偏见。 ?...它存在于基于知识系统获取的专业知识中，开发预测模型的数据集中，以及各种软硬件中。更糟糕的是，由于人工智能的特殊性，这种偏见变得更加隐蔽，在人类难以解释理解的深度学习等方法中，这种偏见尤为致命。...为了让人工智能技术同时满足男性女性的需求，男女都应该成为创新ns的目标，参与这些系统的设计，并在数据集和评估中表现出来。例如，在确定在预测模型的训练中包含或排除哪些特性时，需要避免无意识的偏见。
---- 视角来到 Web3.0 ，消除了中心化，没有集中式的数据库，没有存放后端代码的集中式 Web 服务器。采用了区块链技术，在互联网上的匿名节点维护的分布式 状态机 上构建应用程序。...没有一个实体可以控制这个分布式的状态机 —— 它由网络中的每个人共同维护。 后端逻辑代码化身成状态机上的“智能合约”，这是开源的。 前端部分呢？...按道理将，前端代码应该也是用智能合约的方式实现，实际上，它也确实如此，不过要更为复杂一点。 当我们想要与区块链上的数据和代码进行交互时，我们需要与这些节点中的一个进行交互。...还有一个很重要的东西，进行身份验证，鉴权。通常借助 Metamask 实现； Metamask 将用户的私钥存储在浏览器中，每当前端需要用户签署交易时，它就会调用 Metamask。...---- 将所有内容都存储在区块链上是很昂贵的，更新数据都需要收费，所以还有一个 去中心化的链下存储解决方案 —— IPFS/Swarm 架构图如下： IPFS/Swarm 是用于存储和访问数据的分布式文件系统
Synthesia 公司首席执行官Victor Riparbelli对此表示，「此类案件也突显出审核是多么困难。没有一个系统是完美的，但是为了避免类似的情况在未来出现，我们将继续努力改进系统。」...在拍摄过程中，我最担心的是我的数字化神会被用于不恰当的目的，或者说一些我并不认同的话，但是 Synthesia 团队向我保证，只有我自己才能使用我的数字化身。 ...化妆师问我每天化什么妆，做什么发型，关键是要要强化拍摄时的自然特征。...当所有的目光都聚焦在我身上时，我感到很害怕，因为我知道，在某种程度上，大家期望我的「表演」能够将面部表情、声音的语调和身体的动作结合成一个流畅的录像。...导演让我先朝时钟的每个方向点头，比如在12点钟直接向上看，然后在11点钟方向稍微向左看，以此类推；然后在头部不移动的情况下，移动眼睛的方向。
如果能视频通话显然是最好的，但在实际情况下并不能随时拨打视频。 如果你正在与一个远程朋友聊天，不是通过冰冷的屏幕文字，也不是缺乏表情的虚拟形象，而是一个逼真、动态、充满表情的数字化虚拟人。...研究者证明了在扩散模型上添加引导姿势条件能够生成比以前的作品更多样化和合理的对话手势。...多样的动作 1 多样的动作 2 方法概览 研究者从记录的多视角数据中提取潜在表情代码来表示面部，并用运动骨架中的关节角度来表示身体姿势。...实验结果表明，当手势呈现在逼真的虚拟化身上而不是 3D 网格上时，评估者对微妙手势的感知更敏锐。...研究者将本文方法与 KNN、SHOW、LDA 这三种基线方法根据训练集中的随机运动序列进行了生成结果对比。
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