Das Forschungsteam der Stanford University hat kürzlich eine bahnbrechende Technologie gestartet - Occfusion, die sich auf die Lösung des Problems der Blockierung des menschlichen Renderings konzentriert. In realen Szenen wird der menschliche Körper oft teilweise durch andere Objekte blockiert, und die Occfusion-Technologie kann immer noch in solch komplexen Situationen einen menschlichen Körperrendern mit hohem Hörer erzielen und eine vollständige menschliche Körperform zeigen.
Produktportal: https://top.aibase.com/tool/occfusion
Traditionelle Techniken zur Renderung des menschlichen Körpers beruhen normalerweise auf vollständig sichtbare Teile des menschlichen Körpers, was offensichtliche Einschränkungen bei realen Anwendungen aufweist. Occfusion kombiniert eine effiziente 3D-Gaußsche Sharding-Technologie und ein vorgebildetes 2D-Diffusionsmodell, um ein effizientes und hochgeschwindiges menschliches Körperrendern bei teilweise Okklusion zu erzielen und einen revolutionären Durchbruch auf dieses Feld zu bringen.
Der Implementierungsprozess der Occfusion -Technologie ist in drei Schlüsselstadien unterteilt: Initialisierungsstufe, Optimierungsphase und Verfeinerungsphase. In der Initialisierungsstufe erzeugt das System eine vollständige menschliche Maske aus einer teilweisen Sichtbarkeitsmaske. Um die endgültige Verbesserung des Ausgangseffekts zu gewährleisten.
Um die praktischen Auswirkungen von Occfusion zu überprüfen, führte das Forschungsteam eine umfassende Bewertung auf ZJU-Mocap und die anspruchsvolle OCMotion-Sequenz durch. Die Ergebnisse zeigen, dass Occfusion beim Verschluss des menschlichen Körpers rendern und das neueste Niveau auf diesem Gebiet erreicht. Noch erstaunlicher ist, dass der gesamte Trainingsprozess nur 10 Minuten bei einer einzelnen RTX -GPU von Titan dauert, was seine Effizienz vollständig demonstriert.
Die Kernhighlights der Occfusion-Technologie umfassen: Innovativ das Problem der Verhandlung des menschlichen Körpers; Neue Benchmark für das Rendern. Diese Technologie ist im Bereich der akademischen Forschung nicht nur von großer Bedeutung, sondern zeigt auch breite Aussichten in Anwendungsszenarien wie Virtual Reality, Film- und Fernsehproduktion und Spieleentwicklung.