一种基于隐式神经网络与扩散模型的三维人体重建方法

    公开(公告)号:CN119991967A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510198911.8

    申请日:2025-02-24

    Applicant: 南开大学

    Abstract: 一种基于隐式神经网络与扩散模型的三维人体重建方法,属于三维重建领域。本发明构建了一种可扩散的密度体积表示,利用扩散模型实现基于身份的渲染。通过采用参数化的三维分布表示,在非平衡优化框架中实现了帕累托最优,平衡真实感渲染和可行预测。为了加快渲染训练速度而不牺牲质量,采用了混合多分辨率哈希网格特征,以增强方向性特征表示能力。同时,提出了多尺度结构相似性约束(MSSC),以保持身份可区分性并确保几何一致性,从而实现计算效率高且视觉效果满意的合成。本发明方法能够基于有限的几何与外观信息,从单张图像重建三维人体模型,并在拓扑可信度和视觉保真度方面表现优异,为实际应用场景提供了更加灵活和高效的解决方案。

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