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キャプチャ 技術

Gaussian Haircut: Human Hair Reconstruction with Strand-Aligned 3D Gaussians - 3Dガウシアンデータから人間の髪型を忠実に構築するアプローチ!ECCV 2024技術論文!

スイス連邦工科大学チューリッヒ校, マックス・プランク知能システム研究所, Meta, ダルムシュタット工科大学の研究者らによる、3Dガウシアンデータから人間の髪型を忠実に構築する技術「Gaussian Haircut: Human Hair Reconstruction with Strand-Aligned 3D Gaussians」が公開されています!ECCV 2024技!

GaussianObject: Just Taking Four Images to Get A High-Quality 3D Object with Gaussian Splatting - 4枚の画像からGaussian Splatting技術を活用し高品質な3Dオブジェクトを生成するための技術が登場!

4枚の画像からGaussian Splatting技術を活用し高品質な3Dオブジェクトを生成するための技術『GaussianObject: Just Taking Four Images to Get A High-Quality 3D Object with Gaussian Splatting』が公開されています。

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SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation - 従来より高品質な結果を実現!単眼カメラ映像からの人物の姿勢を検出する技術!NeurIPS 2023!

南洋理工大学S-Lab、SenseTime Research、上海AI研究所、東京大学、国際デジタル・エコノミー・アカデミー(IDEA)の研究者達による、単眼カメラ映像から人物の動きを検出する技術『SMPLer-X: Scaling Up Expressive Human Pose and Shape Estimation』のコードが公開されております。NeurIPS 2023 論文

Decaf: Monocular Deformation Capture for Face and Hand Interactions - 単眼カメラ映像から顔や手の動きのキャプチャ時に手と顔の接触による形状変形を実現!SIGGRAPH ASIA 2023技術論文!

マックスプランク情報学研究所のSoshi Shimada氏、Vladislav Golyanik氏、Christian Theobalt氏、Video.aiのPatrick Pérez氏らによる、単眼カメラからのモーキャプの際に手と顔の相互作用による変形を実現するSIGGRAPH ASIA 2023技術論文「Decaf: Monocular Deformation Capture for Face and Hand Interactions」のご紹介。

SDM-UniPS - 多方向からのライティングを行った複数枚写真から、カラー、ノーマルマップ、ラフネス、メタリックなどの質感表現に必要なテクスチャを構築する技術!CVPR2023論文!

国立情報学研究所(NII)のコンテンツ科学研究系 助教、池畑 諭氏による「SDM-UniPS(Scalable, Detailed, and Mask-Free Universal Photometric Stereo)」が公開されています。CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)2023論文です。

Space-Time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video - 単一視点の動画から破綻を抑えて3D空間を取り込むための技術

Cornell TechのWenqi Xian氏、バージニア工科大学のJia-Bin Huang氏、FacebookのJohannes Kopf氏とChangil Kim氏らによる、単一視点の動画から破綻を抑えて3D空間を取り込むための技術「Space-Time Neural Irradiance Fields for Free-Viewpoint Video」の動画とプロジェクトページが公開されています。

Siren - Epic Gameアンリアルエンジンを使った新次元のリアルタイムデジタルヒューマンプロジェクト!デモ映像!

Epic Gamesが、3Lateral、Cubic Motion、Tencent、Viconと協力!Unreal Engineを使用したデジタルヒューマンプロジェクト「Siren(サイレン)」!リアルタイムでこのクオリティ…凄い…


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