Kürzlich erregte die Forschung „HeadGAP“ von Forschern von ByteDance und der ShanghaiTech University große Aufmerksamkeit. Das Team entwickelte eine neue Methode, um aus nur drei Fotos einer Person aus unterschiedlichen Perspektiven schnell hochrealistische, animierbare 3D-Kopfmodelle zu erstellen, deren Gesichtsausdrücke sich zudem anhand von Referenzvideos synchronisieren lassen.
Das Forschungsteam demonstrierte, wie mit wenigen Daten individualisierte Avatare in realen Szenarien erstellt werden können. Die Forscher führten zunächst eine sogenannte „A-priori-Lernphase“ durch. In dieser Phase extrahierten sie aus einem großen Datensatz mit dynamischen Daten aus verschiedenen Perspektiven A-priori-Informationen über 3D-Köpfe. Diese Informationen helfen dem System, verschiedene Kopfmerkmale und -ausdrücke zu verstehen. Anschließend nutzten die Forscher in der „Avatar-Erstellungsphase“ diese A-priori-Informationen zur individuellen Anpassung und Generierung des virtuellen Avatars der Zielperson.
Der gesamte Prozess verwendet ein selbstdekodierendes Netzwerk basierend auf Gauss-Punktwolken, kombiniert mit partieller dynamischer Modellierung. Auf diese Weise kann das System die Einzigartigkeit jedes Individuums schnell erfassen und auf dieser Grundlage den Avatar individuell optimieren. Das Team verwendete auch Techniken wie Inversions- und Feinabstimmungsstrategien, um den Individualisierungsprozess effizienter zu gestalten und letztendlich fotorealistische Render-Ergebnisse und konsistente Mehrfachansichten zu erzielen.
In Experimenten zeigte das Forschungsteam die Leistung seiner Methode in verschiedenen Szenarien. Die Ergebnisse zeigen, dass die generierten 3D-Avatare sowohl in kontrollierten als auch in realen Umgebungen eine hohe Qualität und stabile Animationseffekte aufweisen. Dieses Ergebnis bietet nicht nur breite Anwendungsmöglichkeiten in Bereichen wie virtueller sozialer Interaktion und Spieleentwicklung, sondern liefert auch neue Ansätze und Methoden für die individuelle Erstellung von 3D-Avataren.
Produktzugang: https://top.aibase.com/tool/headgap
Wichtigste Punkte:
🎨 Mit der „HeadGAP“-Methode kann das Forschungsteam aus wenigen Fotos realistische 3D-Kopfmodelle erstellen.
🚀 Die Methode verwendet Gauss-Punktnetzwerke und dynamische Modellierungstechniken zur individuellen Anpassung und Optimierung von Avataren.
🖼️ Die Ergebnisse zeigen, dass die generierten Avatare eine hervorragende Renderqualität und Animationsleistung aufweisen und für verschiedene Anwendungsszenarien geeignet sind.