GAS(Gaussian Splatting)是一种基于高斯渲染的3D人体生成框架,专注于从单目视频或图像中快速重建和实时渲染高质量的3D人体模型。该技术结合了先进的生成模型和高效的渲染技术,能够在短时间内生成具有逼真外观和细节的3D人体模型。

GAS功能特点包括:
1、快速建模与实时渲染:
– GAS框架能够在1到2分钟内完成3D人体建模,并支持高达189帧每秒的实时渲染,大大提升了建模和渲染效率。
2、高质量细节捕捉:
– 通过结合人体结构先验(如SMPL-X模型)和生成式扩散模型,GAS能够生成具有细粒度几何形状和逼真纹理的3D人体模型,尤其在面部和手部等关键区域表现出色。
3、多视角一致性:
– GAS支持从单张图片或多视角输入生成高质量的3D模型,并确保在不同视角下的一致性和连贯性。
4、优化与剪枝机制:
– 通过高斯大小的动态剪枝和优化机制,GAS能够去除渲染中的伪影,进一步提升模型的质量。
5、适应多样化姿势和服装:
– GAS能够处理各种复杂姿势和服装的3D人体重建,支持自然环境下的图像输入(野外数据),并生成与输入图像一致的高质量纹理。
6、高效训练与泛化能力:
– GAS框架通过预训练和微调的方式,能够在不同场景下快速泛化,无需针对每个实例进行优化。
GAS应用场景:
1、虚拟现实与增强现实:快速生成个性化虚拟形象,提升沉浸感。
2、虚拟试衣与游戏开发:支持从单张图片生成高质量3D人体模型,适用于虚拟试衣和游戏中的角色创建。
3、影视与动画制作:快速生成高质量的3D人体模型,降低制作成本。
GAS项目网址:
项目官网:https://humansensinglab.github.io/GAS/
arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2502.06957
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