InstantAvatar：在 60 秒内从单目视频学习虚拟人
计算机视觉与模式识别
2022-12-21 v1
摘要
在本文中，我们通过提出 InstantAvatar，在单目神经虚拟人重建的现实世界适用性方面迈出了重要一步，该系统能够在几秒钟内从单目视频中重建人类虚拟人，并且这些虚拟人可以以交互速率进行动画渲染。为实现这一效率，我们提出了一个经过精心设计和构建的系统，该系统利用神经场的新兴加速结构，并结合针对动态场景的高效空白空间跳过策略。我们还贡献了一个高效的实现，将提供给研究使用。与现有方法相比，InstantAvatar 收敛速度提高 130 倍，可以在几分钟而非数小时内完成训练。它实现了相当甚至更好的重建质量和新姿态合成结果。在给定相同时间预算的情况下，我们的方法显著优于 SoTA 方法。InstantAvatar 在仅需 10 秒的训练时间内即可产生可接受的视觉质量。
引用
@article{arxiv.2212.10550,
title = {InstantAvatar: Learning Avatars from Monocular Video in 60 Seconds},
author = {Tianjian Jiang and Xu Chen and Jie Song and Otmar Hilliges},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.10550},
year = {2022}
}
备注
12 pages