LAGA：基于高斯泼溅的分层 3D 虚拟人生成与定制
图形学
2025-03-18 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
从文本描述中创建和定制 3D 穿衣虚拟人是一项关键且极具挑战的任务。传统方法通常将人体与衣物视为不可分割的整体，限制了用户自由搭配服装的能力。针对这一局限性，我们提出了 LAyered Gaussian Avatar（LAGA），这是一个经过精心设计的框架，能够创建具有多样化衣物的高保真可解耦虚拟人。通过将衣物与虚拟人解耦，我们的框架使用户能够便捷地在服装层面编辑虚拟人。我们的方法首先使用一组按分层结构组织的高斯点对虚拟人进行建模，其中每一层对应特定的衣物或人体本身。为了为每一层生成高质量的衣物，我们引入了用于多样化衣物生成的由粗到细策略，以及一种新颖的双 SDS（dual-SDS）损失函数，以保持生成的衣物与虚拟人组件（包括人体和其他衣物）之间的连贯性。此外，我们引入了三个正则化损失来指导高斯点的移动以实现衣物迁移，使得衣物能够自由迁移到各种虚拟人上。大量实验表明，我们的方法在 3D 穿衣人体生成方面优于现有方法。
引用
@article{arxiv.2405.12663,
title = {LAGA: Layered 3D Avatar Generation and Customization via Gaussian Splatting},
author = {Jia Gong and Shenyu Ji and Lin Geng Foo and Kang Chen and Hossein Rahmani and Jun Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.12663},
year = {2025}
}