CVPR24新作：教你网络“影分身术”，半小时生成专属数字人的GaussianAvatar

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↑ 点击 蓝字  关注极市平台 作者丨胡良校 来源丨深蓝AI 编辑丨极市平台 极市导读   3DGS相较于NeRF具有渲染质量高，速度快的优势，NeRF是之前单目人体数字化身建模任务的主流表达方式，如何将3DGS的优势扩展到这一任务中替代NeRF是一个非常有意思的方向。本文介绍如何将3DGS这种高效表达方式建模人体数字化身，为大家呈现一个趣味性极强的可实时驱动的数字化身。   >> 加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿 项目地址： https://huliangxiao.github.io/GaussianAvatar 关于作者 本文由原paper一作胡良校博士全权翻译写作，胡良校博士就读于哈尔滨工业大学，师从张盛平教授，主要研究方向为人体数字化身建模与驱动，有多项工作发布于顶会顶刊上，本篇paper入选了CVPR 2024。 个人主页：https://huliangxiao.github.io/https://huliangxiao.github.io/ 01 背景简介 数字化 ………………………………