StructLDM ist ein strukturiertes latentes Diffusionsmodell, das 3D-Körperschaftsgenerierung aus 2D-Bildern erlernt. Es kann vielfältige, perspektivenkonsistente Körper generieren und unterstützt verschiedene Ebenen kontrollierbarer Generierung und Bearbeitung, wie z.B. kombinierte Generierung und lokale Kleidungsbearbeitung. Das Modell ermöglicht eine kleidungunabhängige Generierung und Bearbeitung, ohne dass Kleidungsart oder Maskenbedingung erforderlich sind. Das Projekt wurde von Tao Hu, Fangzhou Hong und Ziwei Liu vom S-Lab der Nanyang Technological University entwickelt und die zugehörige Arbeit wurde auf der ECCV 2024 veröffentlicht.