NUS、清华提出STAR：一句话生成高质量4D Avatar，代码已开源

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在计算机图形学和数字虚拟人领域，从简单的文本提示生成更真实、可交互的虚拟人物是是目前广受关注的研究课题。然而，先前的 3D Avatar 生成方法存在一些问题，如生成的人物在动作和细节上往往不够真实。 新加坡国立大学和清华大学的研究团队提出了“STAR: Skeleton-aware Text-based 4D Avatar Generation with in-network motion Retargeting”。该算法通过引入角色相关的骨骼感知技术，能够从文本描述生成高质量的 4D Avatar， 显著提升了虚拟人物外观和动作的真实性和自然性 。本文将简要介绍 STAR 算法的核心创新及其在文本到 Avatar 生成领域的贡献。 论文标题：  STAR: Skeleton-aware Text-based 4D Avatar Generation with in-network motion Retargeting  论文链接： https://arxiv.org/abs/2406.04629 项目主页： https://star-avatar.github.io/ 代码链接： https://github.com/czh-98/STAR 一、本文动机 近年来，基 ………………………………