Die Nanyang Technological University hat mit dem SenseTime S-Lab-Team zusammengearbeitet, um ein effizientes 3D-Modellierungsframework für den menschlichen Körper namens GauHuman zu entwickeln, das auf der Gaussian Splatting-Technologie basiert und auf dem Konzept von Human NeRF basiert. GauHuman hat sowohl bei der Geschwindigkeit als auch bei der Rendering-Qualität erhebliche Durchbrüche erzielt. Die Modellierung dauert nur 1–2 Minuten und kann Echtzeit-Rendering mit 189 Bildern pro Sekunde durchführen, was das aktuelle technische Niveau weit übertrifft.
Das S-Lab-Team der Nanyang Technological University und SenseTime haben kürzlich ein spannendes Forschungsergebnis veröffentlicht und ein effizientes 3D-Framework für die Modellierung des menschlichen Körpers auf der Grundlage von Gaussian Splatting namens GauHuman auf den Markt gebracht. Das Framework hat bedeutende Durchbrüche bei der schnellen Rekonstruktion und dem Echtzeit-Rendering erzielt und bietet eine effiziente Lösung für die Modellierung des menschlichen Körpers im digitalen Bereich. GauHuman schließt die Modellierung in 1 bis 2 Minuten ab und rendert bis zu 189 Bilder pro Sekunde. Damit übertrifft es bestehende Lösungen und bietet breite Anwendungsaussichten, die Spiele, Filme, virtuelle Realität und andere Bereiche abdecken. Durch SMPL-Parameter und neuronale Netze verarbeitet GauHuman effektiv monokulare Videos menschlicher Körper und generiert schnell hochwertige digitale 3D-Menschen, wodurch eine neue Situation in der 3D-Modellierung menschlicher Körper entsteht. Das Modellierungsframework von GauHuman basiert auf dem Gaußschen Splatting und ist vom vorherigen Human Neural Radiation Field (Human NeRF) inspiriert.
Das Aufkommen von GauHuman markiert einen neuen Höhepunkt in der 3D-Menschmodellierungstechnologie. Seine Effizienz und hohe Genauigkeit werden den Digitalisierungsprozess von Spielen, Filmen, virtueller Realität und anderen Branchen erheblich vorantreiben und Kreativen leistungsfähigere Werkzeuge und einen bequemeren Arbeitsablauf bieten. Da die Technologie in Zukunft immer ausgereifter wird, wird erwartet, dass GauHuman in weiteren Bereichen weit verbreitet eingesetzt wird.