スタンフォード大学の研究チームは最近、人間のレンダリングをブロックする問題を解決することに焦点を当てた画期的な技術であるOccFusionを立ち上げました。実際のシーンでは、人体はしばしば他のオブジェクトによって部分的にブロックされており、OccFusionテクノロジーは、そのような複雑な状況下で高忠実な人体レンダリングを達成し、完全な人体の形を示すことができます。
製品ポータル：https：//top.aibase.com/tool/occfusion
従来の人体レンダリング技術は通常、人体の完全に目に見える部分に依存しており、実際のアプリケーションには明らかな制限があります。 OccFusionは、効率的な3Dガウスシャーディングテクノロジーと事前に訓練された2D拡散モデルを組み合わせて、部分閉塞で効率的で高忠実な人体レンダリングを実現し、この分野に革新的なブレークスルーをもたらします。
OccFusionテクノロジーの実装プロセスは、初期化段階、最適化段階、改良段階の3つの重要な段階に分かれています。初期化段階では、最適化段階では、最終的なスコア蒸留局のサンプリングを通じて、最適化段階から完全な人間のマスクが生成されます。ファイナルが出力効果を改善し続けることを保証します。
OccFusionの実用的な効果を検証するために、研究チームはZju-Mocapと挑戦的なOcmotionシーケンスについて包括的な評価を実施しました。結果は、OccFusionが人体のレンダリングを閉塞する際に驚くほど機能し、現場の最新レベルに到達することを示しています。さらに驚くべきことは、トレーニングプロセス全体が1つのタイタンRTX GPUで10分しかかからず、その効率を完全に実証することです。
OccFusionテクノロジーのコアハイライトは、3段階の処理プロセスを採用し、高度な3Dガウスシェルディングと2D拡散モデルの監督を組み合わせて、人体の拡大を確立することの問題を革新的に解決します。レンダリングのための新しいベンチマーク。このテクノロジーは、学術研究の分野で非常に重要であるだけでなく、仮想現実、映画やテレビ制作、ゲーム開発などのアプリケーションシナリオで幅広い見通しを示しています。