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关注公众号,发现CV技术之美 本文转自机器之心。 该论文作者均来自于新加坡南洋理工大学 S-Lab 团队,包括博士后胡涛,博士生洪方舟,以及计算与数据学院刘子纬教授(《麻省理工科技评论》亚太地区 35 岁以下创新者)。S-Lab 近年来在顶级会议如 CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS, ICLR 上发表多篇 CV/CG/AIGC 相关的研究工作,和国内外知名高校、科研机构广泛开展合作。 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。 为了解决这一问题, 来自新加坡
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