Stanford University의 연구팀은 최근 인간 렌더링을 차단하는 문제를 해결하는 데 중점을 둔 획기적인 기술 인 Occfusion을 시작했습니다. 실제 장면에서, 인체는 종종 다른 물체에 의해 부분적으로 차단되며, Occfusion 기술은 여전히 복잡한 상황에서 고 충실한 인체 렌더링을 달성하여 완전한 인체 모양을 보여줄 수 있습니다.
제품 포털 : https://top.aibase.com/tool/occfusion
전통적인 인체 렌더링 기술은 일반적으로 인체의 완전히 눈에 띄는 부분에 의존하며, 이는 실제 적용에 명백한 한계가 있습니다. Occfusion은 효율적인 3D 가우시안 샤드 기술과 미리 훈련 된 2D 확산 모델을 결합하여 부분 폐색에서 효율적이고 고 충실한 인체 렌더링을 달성 하여이 분야에 혁신적인 혁신을 가져옵니다.
Occfusion 기술의 구현 프로세스는 초기화 단계, 최적화 단계 및 정제 단계의 세 가지 주요 단계로 나뉩니다. 초기화 단계에서, 시스템은 부분 가시성 마스크에서 완전한 인간 마스크를 생성한다. 최종 출력 효과를 계속 개선하십시오.
Occfusion의 실제 효과를 확인하기 위해 연구팀은 Zju-MoCap 및 어려운 Ocmotion 시퀀스에 대한 포괄적 인 평가를 수행했습니다. 결과는 Occfusion이 인체 렌더링을 폐색하는 데있어 탁월하게 수행되어 현장에서 최신 수준에 도달 함을 보여줍니다. 더 놀라운 점은 전체 교육 프로세스가 단일 타이탄 RTX GPU에서 10 분 밖에 걸리지 않아 효율성을 완전히 입증한다는 것입니다.
Occfusion 기술의 핵심 하이라이트는 다음과 같습니다. 인체 렌더링을 폐색하는 문제를 혁신적으로 해결하고, 고급 3D 가우시안 샤딩 및 2D 확산 모델 감독을 결합하고, 인체 신체의 폐색을 확립합니다. 렌더링을위한 새로운 벤치 마크. 이 기술은 학업 연구 분야에서 큰 의미 일뿐 만 아니라 가상 현실, 영화 및 텔레비전 제작 및 게임 개발과 같은 응용 프로그램 시나리오에서 광범위한 전망을 보여줍니다.