DreamFace是由上海科技大学和影眸科技共同开发的基于文本的渐进式3D生成框架,它代表了3D内容生成领域的一次重大突破。
一、技术特点
- 几何体生成:
- DreamFace通过结合CLIP(Contrastive Language-Image Pre-Training)模型,根据文本提示生成与之一致的几何模型。特别是在人脸生成方面,该框架能够从人脸几何参数空间内随机采样候选项,并选择最佳的几何模型。
- 使用了隐式扩散模型(LDM)和得分蒸馏采样(SDS)处理,从而在粗略几何模型中添加面部细节和详细的法线贴图,生成高精度几何体。
- 基于物理的材质扩散生成:
- 该模块针对预测几何体和文本提示生成面部纹理。通过联合训练方案协调两个扩散模型,一个用于直接去噪U纹理贴图,另一个用于监督渲染图像。
- 引入了双通道外观生成的设计,将材质扩散模型与预训练模型相结合,同时在潜在空间和图像空间进行两阶段优化。
- 应用超分辨率模块生成4K基于物理的纹理,以进行高质量渲染。
- 动画能力生成:
- DreamFace生成的模型具备动画能力,通过预测独特的变形为静息(Neutral)模型赋予动画效果,从而生成个性化的动画。
- 使用BlendShapes或生成的Personalized BlendShapes的面部资产具备动画能力,可进一步展示DreamFace在自然人物设计方面的应用。
二、应用领域
- 娱乐产业:
- 为游戏、电影等提供了全新的创作空间。游戏角色可以拥有更加逼真的表情和动作,电影中的特效可以更加精细和真实。
- 提升了作品的观赏性,让观众有了更加沉浸式的体验。
- 教育与医疗:
- 在教育领域,学生可以通过与3D数字人互动,更加深入地理解知识。
- 在医疗领域,DreamFace可以帮助医生模拟病人的症状,进行更精准的诊断和治疗。
- 其他领域:
- 还可以将DreamFace技术应用于虚拟导游、虚拟模特等其他领域,通过不断拓展应用场景,可以更好地发挥DreamFace技术的价值。
三、发展前景
- 技术提升:
- 提高技术的准确性和稳定性是实现广泛应用的关键。需要不断优化算法和模型,提高生成结果的逼真度和质量。
- 应用场景拓展:
- 探索更多的应用场景,如虚拟试妆、虚拟试衣等,以满足不同行业和领域的需求。
- 技术融合:
- 加强与其他技术的融合,如与传感器技术、虚拟现实技术等相结合,创造出更加丰富、多样的应用体验。
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