ID-to-3D是一种创新的方法,它能够从一张随意拍摄的野外图片中生成具有身份和文本引导的3D人头模型,具有分离的表情。该方法基于组合性,使用特定任务的2D扩散模型作为优化的先验。通过扩展基础模型并添加轻量级的表情感知和身份感知架构,创建了2D先验,用于几何和纹理生成,并通过微调仅0.2%的可用训练参数。结合强大的面部身份嵌入和神经表示,该方法不仅能够准确重建面部特征,还能重建配饰和头发,并可提供适用于游戏和远程呈现的渲染就绪资产。
需求人群:
"ID-to-3D适用于需要生成个性化3D头像的领域,如游戏开发、虚拟现实、远程呈现等。它特别适用于那些需要在没有大量3D数据集的情况下,快速生成具有高度身份一致性和表情丰富性的3D人头模型的开发者和设计师。"
使用场景示例:
游戏开发者使用ID-to-3D生成具有个性化表情的角色头像。
虚拟现实应用中,用户通过ID-to-3D创建与自己相似的3D虚拟形象。
远程呈现技术中,利用ID-to-3D生成逼真的3D人头模型用于视频会议。
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