論文の概要: HumanSplat: Generalizable Single-Image Human Gaussian Splatting with Structure Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12459v2
• Date: Wed, 30 Oct 2024 12:50:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 14:22:50.574704
• Title: HumanSplat: Generalizable Single-Image Human Gaussian Splatting with Structure Priors
• Title（参考訳）: Human Splat: 構造を優先した汎用的な単一画像型人ガウススプレイティング
• Authors: Panwang Pan, Zhuo Su, Chenguo Lin, Zhen Fan, Yongjie Zhang, Zeming Li, Tingting Shen, Yadong Mu, Yebin Liu,
• Abstract要約: HumanSplatは、単一の入力画像から、任意の人間の3次元ガウススプティング特性を予測する。 HumanSplatは、フォトリアリスティックなノベルビュー合成を実現するために、既存の最先端の手法を超越している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.62426718293504
• License:
• Abstract: Despite recent advancements in high-fidelity human reconstruction techniques, the requirements for densely captured images or time-consuming per-instance optimization significantly hinder their applications in broader scenarios. To tackle these issues, we present HumanSplat which predicts the 3D Gaussian Splatting properties of any human from a single input image in a generalizable manner. In particular, HumanSplat comprises a 2D multi-view diffusion model and a latent reconstruction transformer with human structure priors that adeptly integrate geometric priors and semantic features within a unified framework. A hierarchical loss that incorporates human semantic information is further designed to achieve high-fidelity texture modeling and better constrain the estimated multiple views. Comprehensive experiments on standard benchmarks and in-the-wild images demonstrate that HumanSplat surpasses existing state-of-the-art methods in achieving photorealistic novel-view synthesis.
• Abstract（参考訳）: 近年の高忠実度人体再構成技術の発展にもかかわらず、密集した画像の要求やインスタンスごとの時間的最適化は、より広いシナリオでの応用を著しく妨げている。 これらの課題に対処するために,1つの入力画像から任意の人間の3次元ガウス散乱特性を一般化可能な方法で予測するHumanSplatを提案する。 特に、HumanSplatは、2次元の多視点拡散モデルと、統合されたフレームワーク内で幾何学的先行と意味的特徴を包括的に統合する人間の構造を持つ潜時再構成トランスフォーマを備える。 人間の意味情報を組み込んだ階層的損失は、高忠実度テクスチャモデリングを実現し、推定された複数のビューをよりよく制約するように設計されている。 標準ベンチマークとインザワイルド画像に関する総合的な実験により、HumanSplatはフォトリアリスティックなノベルビュー合成を実現する上で、既存の最先端の手法を超越していることが示された。

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