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基于神经网络的生成式三维数字人研究综述:表示、渲染与学习 被引量：4
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作者 晏轶超 程宇豪 +9 位作者 陈琢 彭乙骢 吴思婧 张维天 李俊杰 李逸轩 高景南 张维夏 翟广涛 杨小康 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2023年第10期1858-1891,共34页
随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实.面对大规模三维数字人的生产需求,传统图形学建模方法建模过程繁琐,周期冗长... 随着人工智能技术的高速发展,计算机视觉与图形学等相关学科的交叉融合掀起了一场数字人生成技术的新革命,人类进入“元宇宙”等数字空间的梦想正逐渐变为现实.面对大规模三维数字人的生产需求,传统图形学建模方法建模过程繁琐,周期冗长,阻碍了虚拟数字人的普及和应用,而利用生成式人工智能技术产生高拟真、规模化的虚拟数字人正逐渐成为研究热点.为了深入了解三维数字人技术的研究现状与挑战,本文从生成式模型的视角对数字人技术进行了系统性梳理,并总结了其中的3个关键步骤:表示、渲染与学习.随后,对显式及隐式的表示方法进行总结,对传统渲染与神经网络渲染的成像方式进行归纳,并概括了相应的模型学习方法.最后,本文对三维数字人的典型应用进行分析,并对当前挑战与未来发展方向进行总结和展望. 展开更多
关键词 三维数字人 生成模型 隐式表示 神经渲染 对抗学习
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多模态信息引导的三维数字人运动生成综述
2
作者 赵宝全 付一愉 +3 位作者 苏卓 王若梅 吕辰雷 罗笑南 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期2541-2565,共25页
基于多模态信息的三维数字人运动生成技术旨在通过文本、音频、图像和视频等数据实现特定输入条件下的人体运动生成。这项技术在电影、动画、游戏制作和元宇宙等领域具有重要的应用价值和广泛的经济社会效益,是近年来计算机图形学和计... 基于多模态信息的三维数字人运动生成技术旨在通过文本、音频、图像和视频等数据实现特定输入条件下的人体运动生成。这项技术在电影、动画、游戏制作和元宇宙等领域具有重要的应用价值和广泛的经济社会效益,是近年来计算机图形学和计算机视觉等领域研究的热点问题之一。然而,基于多模态信息的三维数字人运动生成面临着诸多挑战,包括跨模态信息的表征和融合困难、高质量数据集缺乏、生成的运动质量较差(如抖动、穿模和脚部滑动等)以及生成效率低等问题。虽然近年来研究者们提出了各式各样的解决方案来应对上述挑战,但如何根据不同模态数据的特点实现高效、高质量的三维数字人运动生成仍然是一个开放性问题。本文以数字人运动生成所采用的模型架构为分类标准,将现有的主流方法分为基于生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的方法、基于自编码器(autoencoder,AE)的方法、基于变分自编码器(variational autoencoder,VAE)的方法以及基于扩散模型的方法,总结并形成了一种数字人运动生成通用框架。本文还介绍了该领域常见的参数化人体模型、数据集以及评估指标。对于一些具有代表性的工作,本文在一些常用数据集上进行了对比实验,评估这些方法的性能表现。最后综合现有的数据集、算法和代表性研究,总结了该领域的问题和挑战,探讨了完善数据集、优化运动质量和多样性、融合跨模态信息和提高生成效率等潜在的研究方向。 展开更多
关键词 三维数字人 运动生成 多模态信息 参数化人体模型 生成对抗网络(GAN) 自编码器(AE) 变分自编码器(VAE) 扩散模型
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