OHTA：通过数据驱动隐式先验的单-shot 手部化身
计算机视觉与模式识别
2024-03-01 v1
摘要
在本文中，我们深入研究了单 shot 手部化身的创建，旨在从单张图像快速获得高保真且可驱动的手部表示。随着数字人领域的蓬勃发展，快速且个性化的手部化身创建需求变得日益关键。现有技术通常需要大量输入数据，在某些场景下可能显得繁琐甚至不切实际。为了提高可访问性，我们提出了一种名为 OHTA (One-shot Hand avaTAr) 的新方法，该方法能够仅从一张图像创建详细的手部化身。OHTA 通过学习和利用数据驱动的手部先验来解决这一数据受限问题的固有困难。具体而言，我们设计了一个手部先验模型，首先用于 1) 利用可用数据学习各种手部先验，随后用于 2) 利用先验知识对目标身份进行反演和拟合。OHTA 展示了仅依靠单张图像即可创建具有一致可动画质量的高保真手部化身的能力。此外，我们通过多样化的应用展示了 OHTA 的多功能性，包括文本到化身转换、手部编辑和身份潜在空间操作。
引用
@article{arxiv.2402.18969,
title = {OHTA: One-shot Hand Avatar via Data-driven Implicit Priors},
author = {Xiaozheng Zheng and Chao Wen and Zhuo Su and Zeran Xu and Zhaohu Li and Yang Zhao and Zhou Xue},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.18969},
year = {2024}
}
备注
Accepted to CVPR 2024. Project page: https://zxz267.github.io/OHTA