使用场景
在虚拟现实环境中模拟真实人体动作。
用于动画电影中角色动作的精确捕捉和再现。
在体育训练中分析运动员的动作以提高表现。
产品特色
利用个性化隐式神经化身作为先验来提高姿态估计的鲁棒性和精度。
通过分层体积渲染技术从多视角视频中高效重建化身。
结合RGB和轮廓渲染损失来增强3D姿态优化。
引入碰撞损失来避免角色间穿插。
交替进行化身学习和姿态优化以获得完整准确的3D人体姿态。
在多个公共数据集上展示了最先进的性能。
使用教程
1. 准备稀疏多视角视频输入。
2. 使用AvatarPose模型对视频中的个体进行个性化化身重建。
3. 利用重建的化身作为先验，通过颜色和轮廓渲染损失进行姿态优化。
4. 引入碰撞损失来处理角色间的穿插问题。
5. 交替进行化身学习和姿态优化，直至获得满意的3D姿态估计结果。
6. 在公共数据集上验证模型性能，确保结果的准确性和鲁棒性。
