TeCH:文本引导的逼真着装人体重建
2024-09-25 23:48:46作者:江焘钦
项目介绍
TeCH 是一个创新的开源项目,专注于通过文本引导的方式重建逼真的三维着装人体模型。该项目由Yangyi Huang、Hongwei Yi、Yuliang Xiu等研究人员共同开发,并在3DV 2024会议上展示。TeCH的核心思想是将基于图像的重建任务视为条件生成任务,结合输入图像和派生描述作为条件,从而实现对三维着装人体的精细重建。
项目技术分析
TeCH的技术架构主要包括以下几个关键组件:
- 文本引导生成:利用文本描述作为条件,结合输入图像,生成具有高度细节的三维模型。
- 几何重建:通过先进的算法,重建包括面部特征和衣物褶皱在内的详细几何结构。
- 纹理生成:生成高质量的纹理,确保颜色一致性和复杂的图案细节。
项目依赖于多个开源库和工具,如Stable Dreamfusion、ECON、DreamBooth-Stable-Diffusion等,以及Salesforce的BLIP API。这些工具的结合使得TeCH能够在单张图像的基础上,生成逼真的三维着装人体模型。
项目及技术应用场景
TeCH的应用场景非常广泛,包括但不限于:
- 虚拟现实(VR)和增强现实(AR):在虚拟环境中创建逼真的角色模型,提升用户体验。
- 电影和游戏制作:用于生成高质量的角色模型,减少手工建模的时间和成本。
- 时尚设计:帮助设计师在虚拟环境中快速预览和调整服装设计。
- 医学和生物学研究:用于人体模型的重建和分析,支持相关领域的研究。
项目特点
TeCH具有以下显著特点:
- 高细节重建:能够重建包括面部特征和衣物褶皱在内的详细几何结构,确保模型的逼真度。
- 高质量纹理:生成的纹理具有一致的颜色和复杂的图案,进一步提升模型的真实感。
- 文本引导:通过文本描述作为条件,使得模型的生成更加灵活和可控。
- 开源社区支持:项目欢迎社区的贡献,通过开源的方式不断改进和优化。
结语
TeCH项目通过文本引导的方式,实现了对三维着装人体的逼真重建,具有广泛的应用前景。无论你是VR/AR开发者、电影游戏制作人,还是时尚设计师,TeCH都能为你提供强大的工具支持。快来体验TeCH,开启你的三维重建之旅吧!
项目链接:TeCH GitHub
论文链接:TeCH Paper
项目主页:TeCH Project Page
视频演示:TeCH YouTube
热门项目推荐
- CangjieCommunity为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境Markdown00
- redis-sdk仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。Cangjie032
- 每日精选项目🔥🔥 推荐每日行业内最新、增长最快的项目,快速了解行业最新热门项目动态~ 🔥🔥02
- qwerty-learner为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workersTSX022
- Yi-CoderYi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML07
- advanced-javaAdvanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。JavaScript085
- taro开放式跨端跨框架解决方案,支持使用 React/Vue/Nerv 等框架来开发微信/京东/百度/支付宝/字节跳动/ QQ 小程序/H5/React Native 等应用。 https://taro.zone/TypeScript09
- CommunityCangjie-TPC(Third Party Components)仓颉编程语言三方库社区资源汇总05
- Bbrew🍺 The missing package manager for macOS (or Linux)Ruby01
- byzer-langByzer(以前的 MLSQL):一种用于数据管道、分析和人工智能的低代码开源编程语言。Scala04
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
33
24
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
830
0
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
376
32
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.92 K
19.09 K
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
147
26
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
57
7
easy-es
Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
19
2
杨帆测试平台
扬帆测试平台是一款高效、可靠的自动化测试平台,旨在帮助团队提升测试效率、降低测试成本。该平台包括用例管理、定时任务、执行记录等功能模块,支持多种类型的测试用例,目前支持API(http和grpc协议)、性能、CI调用等功能,并且可定制化,灵活满足不同场景的需求。 其中,支持批量执行、并发执行等高级功能。通过用例设置,可以设置用例的基本信息、运行配置、环境变量等,灵活控制用例的执行。
JavaScript
9
1
qwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.62 K
1.45 K
anqicms
AnQiCMS 是一款基于Go语言开发,具备高安全性、高性能和易扩展性的企业级内容管理系统。它支持多站点、多语言管理,能够满足全球化跨境运营需求。AnQiCMS 提供灵活的内容发布和模板管理功能,同时,系统内置丰富的利于SEO操作的功能,帮助企业简化运营和内容管理流程。AnQiCMS 将成为您建站的理想选择,在不断变化的市场中保持竞争力。
Go
78
5