GaussianAvatar:基于可驱动3D高斯的人体数字化身建模

主讲人:胡良校 | 哈尔滨工业大学博士生

  • 开课时间

    2024.06.25 19:55

  • 课程时长

    100分钟

  • 预约人数

    4人预约

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直播将于06月25日 19:55开始

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GaussianAvatar:基于可驱动3D高斯的人体数字化身建模

3D高斯泼溅(3DGS)相较于NeRF具有渲染质量高,速度快的优势,NeRF是之前单目人体数字化身建模任务的主流表达方式,如何将3DGS的优势扩展到这一任务中替代NeRF是一个非常有意思的问题。本次分享将简单回顾基于NeRF的相关工作,详细介绍我们基于 3DGS 的人体建模工作——GaussianAvatar,主要探讨在人体数字化身建模中面临的主要问题,最后探讨3D高斯在其他数字化身任务中的应用。

3D高斯泼溅(3DGS)相较于NeRF具有渲染质量高,速度快的优势,NeRF是之前单目人体数字化身建模任务的主流表达方式,如何将3DGS的优势扩展到这一任务中替代NeRF是一个非常有意思的问题。本次分享将简单回顾基于NeRF的相关工作,详细介绍我们基于 3DGS 的人体建模工作——GaussianAvatar,主要探讨在人体数字化身建模中面临的主要问题,最后探讨3D高斯在其他数字化身任务中的应用。

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