Nanyang Technological University는 SenseTime S-Lab 팀과 협력하여 Gaussian Splatting 기술을 기반으로 Human NeRF 개념을 활용하는 GauHuman이라는 효율적인 3D 인체 모델링 프레임워크를 개발했습니다. GauHuman은 속도와 렌더링 품질 모두에서 획기적인 발전을 이루었습니다. 모델링을 완료하는 데 1~2분밖에 걸리지 않으며 현재 기술 수준을 훨씬 뛰어 넘는 초당 189프레임의 실시간 렌더링을 수행할 수 있습니다.
난양기술대학교 S-Lab 팀과 SenseTime은 최근 GauHuman이라는 Gaussian Splatting 기반의 효율적인 3D 인체 모델링 프레임워크를 출시하는 흥미로운 연구 결과를 발표했습니다. 이 프레임워크는 신속한 재구성 및 실시간 렌더링 분야에서 획기적인 발전을 이루었으며 디지털 분야에서 인체 모델링을 위한 효율적인 솔루션을 제공합니다. GauHuman은 1~2분 만에 모델링을 완료하고 초당 최대 189프레임을 렌더링해 기존 솔루션을 뛰어넘고 게임, 영화, 가상현실 등 다양한 분야를 포괄하는 폭넓은 적용 가능성을 갖고 있습니다. GauHuman은 SMPL 매개변수와 신경망을 통해 단안 인체 영상을 효과적으로 처리하고 고품질 3D 디지털 인간을 신속하게 생성하여 3D 인체 모델링에 새로운 상황을 만들어냅니다. GauHuman의 모델링 프레임워크는 Gaussian Splatting을 기반으로 하며 이전 Human Neural Radiation Field(Human NeRF)에서 영감을 받았습니다.
GauHuman의 출현은 새로운 수준의 3D 인간 모델링 기술을 의미하며, 그 효율성과 높은 정밀도는 게임, 영화, 가상 현실 및 기타 산업의 디지털화 프로세스를 크게 촉진하여 창작자에게 보다 강력한 도구와 보다 편리한 작업 흐름을 제공할 것입니다. 앞으로도 기술이 계속 성숙해지면서 GauHuman은 더 많은 분야에서 널리 활용될 것으로 예상됩니다.