斯坦福大學的研究團隊近日推出了一項突破性的技術——OccFusion，這項技術專注於解決遮擋人體渲染的難題。在現實場景中，人體往往會被其他物體部分遮擋，而OccFusion技術能夠在這種複雜情況下，依然實現高保真度的人體渲染，展現出完整的人體形態。
產品入口：https://top.aibase.com/tool/occfusion
傳統的人體渲染技術通常依賴於完全可見的人體部分，這在現實應用中存在明顯局限。 OccFusion通過結合高效的3D高斯分片技術和預訓練的2D擴散模型，實現了在部分遮擋情況下的高效、高保真度人體渲染，為這一領域帶來了革命性的突破。
OccFusion技術的實現過程分為三個關鍵階段：初始化階段、優化階段和細化階段。在初始化階段，系統從部分可見性掩模中生成完整的人體掩模；優化階段通過條件化的得分蒸餾採樣來優化人體高斯；最後的細化階段則通過上下文修補技術進一步提升渲染質量，確保最終輸出效果的精益求精。
為了驗證OccFusion的實際效果，研究團隊在ZJU-MoCap和具有挑戰性的OcMotion序列上進行了全面評估。結果顯示，OccFusion在遮擋人體渲染方面表現卓越，達到了該領域的最新水平。更令人驚嘆的是，整個訓練過程僅需在單個Titan RTX GPU上花費10分鐘，充分展現了其高效性。
OccFusion技術的核心亮點包括：創新性地解決了遮擋人體渲染的難題；採用三階段處理流程，結合先進的3D高斯分片和2D擴散模型監督；在多項基準測試中表現出色，樹立了遮擋人體渲染的新標杆。這項技術不僅在學術研究領域具有重要意義，更在虛擬現實、影視製作、遊戲開發等應用場景中展現出廣闊的前景。