HumanSplat：通用单图人类高斯溅射
计算机视觉与模式识别
2024-10-31 v2
摘要
尽管近期在高保真人类重建技术方面取得了显著进展，但对密集图像采集或耗时的逐实例优化要求显著限制了其在更广泛场景中的应用。为解决这些问题，我们提出了 HumanSplat，该方法能以通用方式从单张输入图像预测任意人的 3D 高斯溅射属性。具体而言，HumanSplat 包含一个 2D 多视角扩散模型和一个集成几何先验与语义特征于统一框架内的人体结构先验的潜在重建变换器。进一步设计了融合人体语义信息的层次损失，以实现高保真纹理建模并更好地约束估计的多个视角。在标准基准数据集和真实场景图像上的全面实验表明，HumanSplat 在实现照片级新视角合成方面超越了现有最先进方法。
引用
@article{arxiv.2406.12459,
title = {HumanSplat: Generalizable Single-Image Human Gaussian Splatting with Structure Priors},
author = {Panwang Pan and Zhuo Su and Chenguo Lin and Zhen Fan and Yongjie Zhang and Zeming Li and Tingting Shen and Yadong Mu and Yebin Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.12459},
year = {2024}
}