NECA：神经可定制人体虚拟人
计算机视觉与模式识别
2024-03-18 v1
摘要
人体虚拟人已成为一种具有各种应用的新型 3D 资产。理想情况下，人体虚拟人应完全可定制，以适应不同的场景和环境。在本工作中，我们提出了 NECA，这是一种能够从单目或稀疏视角视频中学习通用人体表示的方法，实现了在姿态、阴影、形状、光照和纹理等方面的细粒度定制。我们方法的核心是在互补的对偶空间中表示人体，并预测几何、反照率、阴影以及外部光照的解耦神经场，从而通过体积渲染获得具有高频细节的真实感渲染。大量实验表明，我们的方法在真实感渲染以及新姿态合成和重光照等各种编辑任务上优于 state-of-the-art 方法。代码可在 https://github.com/iSEE-Laboratory/NECA 获取。
引用
@article{arxiv.2403.10335,
title = {NECA: Neural Customizable Human Avatar},
author = {Junjin Xiao and Qing Zhang and Zhan Xu and Wei-Shi Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.10335},
year = {2024}
}
备注
Accepted to CVPR 2024