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高精度低成本游戏3D人脸重建方案,腾讯AI Lab ICCV 2023论文解读

因此,腾讯 AI Lab 提出了一种改进的自适应骨骼 - 蒙皮模型(Adaptive Skinning Model,以下简称 ASM)作为参数化人脸模型使用,利用人脸先验,以高斯混合模型来表达人脸蒙皮权重...论文题目:ASM: Adaptive Skinning Model for High-Quality 3D Face Modeling 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2304.09423...图 1:ASM 整体框架 骨骼 - 蒙皮系统通常基于线性混合蒙皮(Linear Blend Skinning, LBS)算法,通过控制骨骼的运动(旋转、平移、缩放)来控制 Mesh 顶点的变形。...公式 1:传统骨骼 - 蒙皮模型的 LBS 公式 公式 2:ASM 的 LBS 公式 高斯混合蒙皮权重(GMM Skinning Weights) 蒙皮权重矩阵是一个 mxn 维的矩阵,其中 m 为骨骼数量...于是本文提出了高斯混合蒙皮权重(GMM Skinning Weights)将蒙皮权重矩阵建模为基于顶点与骨骼某个距离函数的高斯混合函数,这样就能使用一组 GMM 系数表达特定骨骼的蒙皮权重分布。

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一张图,就能「接着舞」,SHERF可泛化可驱动人体神经辐射场的新方法

的坐标转换,基于用户输入目标输出空间下任意人体动作体型参数和相机外参参数,在目标空间内射出光线,并在光线上采样一系列空间点,利用 SMPL 算法的逆线性蒙皮转换(Inverse Linear Blend Skinning...从输入图片提取二维特征,并将观测空间(observation space)下 SMPL 的顶点投影到输入图片成像平面上去提取相应特征,紧接着利用 SMPL 算法的逆线性蒙皮转换(Inverse Linear Blend Skinning...; 像素级别特征(Pixel-Aligned Feature)提取:首先利用二维编码网络(2D Encoder)从输入图片提取二维特征,并利用 SMPL 算法的线性蒙皮转换(Linear Blend Skinning

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