人体建模

基于深度学习的3D人体概率重建工具，重建细节更丰富 DiffHuman可从单张RGB图像预测3D人体重建的概率分布，通过迭代降噪采样生成细节丰富、色彩鲜明的3D人体模型。相较于现有确定性3D人体重建方法，DiffHuman能在图像的未知或不确定区域生成细节更丰富的重建结果，同时引入加速渲染的生成网络，大幅提升了模型推理速度。

基于SMPL-X的3D人体建模流水线，支持泛化未见过的人体姿态 Chupa是SNUVCLAB开发的3D人体建模流水线，区别于传统人体重建方案，能够轻松泛化到未见过的人体姿态，生成效果逼真。它通过从SMPL-X网格生成潜在空间，输出多样化的高质量人体网格，为计算机视觉领域的3D人体建模提供了新的实现路径。