ECCV 2024 | 南洋理工三维数字人生成新范式：结构扩散模型

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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， 来自新加坡南洋理工大学 S-Lab 团队提出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 。该范式包括三个关键设计：结构化的高维人体表征、结构化的自动解码器以及结构化的隐空间扩散模型。 StructLDM 是一个从图像、视频中学习的前馈三维生成模型（Feedforward 3D Generative Model），相比于已有 3D GAN 方法可生成高质量、多样化且视角一 ………………………………