计图开源：动态人体渲染算法库

主要观点总结

近日，北京交通大学与清华大学团队联合发布了基于计图（Jittor）深度学习框架的动态人体渲染算法库（JDHR）。该算法库集成了动态人体渲染的关键技术，包括点云采样、4D特征网格表示和实时渲染等。此成果在虚拟现实、游戏开发等领域有广泛应用前景。

关键观点总结

关键观点1: 动态人体渲染算法库（JDHR）的发布

北京交通大学与清华大学团队联合基于计图（Jittor）深度学习框架，发布了动态人体渲染算法库（JDHR）。该算法库全面集成了动态人体渲染的关键技术，包括点云采样、4D特征网格表示以及实时渲染等多个关键模块。

关键观点2: 动态人体渲染的挑战与解决方案

现有模型库在动态人体场景仍面临挑战。清华大学和北京交通大学团队开发的JDHR算法库通过点云采样、4D特征网格表示及实时渲染技术，有效解决了动态人体渲染中的难题。

关键观点3: 算法库的应用领域

动态人体渲染算法库可广泛应用于虚拟现实、游戏开发、电影特效和视频会议等领域，具有实际应用价值。

关键观点4: 动态人体渲染算法库的技术细节

算法库包括点云采样模块、4D特征网格表示模块和实时渲染模块。其中，点云采样模块从多视角视频中获得初始点云；4D特征网格表示模块学习动态人体高斯球表示；实时渲染模块通过视图变换和密度合成计算像素的最终颜色。

关键观点5: 开源计划与后续计划

动态人体渲染算法库（JDHR）是开源代码库，欢迎大家使用开展研究工作。该代码已开源在指定链接。

文章预览

近日，在北京市科技计划“新一代信息通信技术创新专项”的支持下， 北京交通大学温玉辉副教授、景丽萍教授团队与 清华大学刘永进教授团队联合发布了基于计图（Jittor）深度学习框架的动态人体渲染算法库（JDHR）。该算法库全面集成了动态人体渲染的关键技术，包括点云采样、4D特征网格表示以及实时渲染等多个关键模块。 图1 动态人体渲染的示例 Part 1 问题和背景 在计算机图形学领域，为了塑造高质量的虚拟形象，传统方法往往涉及繁琐的点云扫描、精细的网格建模以及复杂的纹理映射等步骤，这些过程高度依赖人工操作，极大地增加了三维虚拟数字人内容制作的难度与成本。因此，探索一种能够基于多视角视频自动且高效地重建出高逼真度三维人体模型的技术，具有重要的实际应用价值。近年来，神经辐射场(Neural Radiance Field, NeRF)和三 ………………………………