主要观点总结
文章介绍了南洋理工大学提出的结构化隐空间扩散模型（StructLDM）用于三维数字人生成的新范式。该模型从2D图像集合中生成3D人体，具有结构化隐空间、结构化自动解码器和结构化潜在扩散模型等关键设计。StructLDM支持不同级别的可控生成和编辑，包括姿势、视图、形状控制，以及高级任务如构图生成、部分感知服装编辑和3D虚拟试穿等。文章还介绍了该模型的应用场景及实验效果。
关键观点总结
关键观点1: 文章核心介绍了StructLDM模型及其关键设计
StructLDM是一个基于扩散的无条件3D人体生成模型，解决了现有3D人体生成方法在一维隐空间中对人体建模的问题。它通过结构化隐空间、结构化自动解码器和结构化潜在扩散模型等关键设计，实现了更好的人体建模和编辑。
关键观点2: StructLDM的应用场景
StructLDM可广泛应用于数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域。它支持多样化的视图一致的人类生成和编辑，包括身份交换、局部服装编辑、3D虚拟试穿等。
关键观点3: StructLDM的实验效果和性能
文章介绍了StructLDM在三个人体数据集上的实验效果，展示了其先进的性能。通过定性生成和编辑结果，进一步证明了结构化潜在空间的优势。
文章预览
三维数字人生成和编辑在数字孪生、元宇宙、游戏、全息通讯等领域有广泛应用。传统三维数字人制作往往费时耗力，近年来研究者提出基于三维生成对抗网络（3D GAN）从 2D 图像中学习三维数字人，极大提高了数字人制作效率。这些方法往往在一维隐向量空间建模数字人，而一维隐向量无法表征人体的几何结构和语义信息，因此限制了其生成质量和编辑能力。 针对此问题，南洋理工大学提出了结构化隐空间扩散模型（Structured Latent Diffusion Model）的三维数字人生成新范式 StructLDM，
这是一种从 2D 图像集合中生成 3D 人体的新范式（与现有的 3D GAN 相比），具有 3 个关键设计： 结构化 2D 潜在空间； 结构化自动解码器； 结构化潜在扩散模型。 StructLDM 生成多样化的视图一致的人类，并支持不同级别的可控生成和编辑，例如通过混合从 a) 中选择的五个部
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