ECCV 2024：南洋理工三维数字人生成新范式：结构扩散模型
【9月更文挑战第6天】南洋理工大学团队提出了一种名为StructLDM的新型三维数字人生成方法，旨在克服现有技术在图像合成质量、细节捕捉及人体结构建模等方面的不足。该方法通过结构化潜在空间、结构化3D感知解码器及结构化潜在扩散模型三项关键技术，实现了高质量的三维数字人生成与编辑，并在多个数据集上展示了卓越的性能和多样性。未来研究将进一步提升模型的鲁棒性和泛化能力。论文预计在ECCV 2024上展示。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.01241。
【人工智能】python之人工智能应用篇--数字人生成技术
数字人生成技术是基于人工智能技术和计算机图形学技术创建的虚拟人物形象的技术。该技术能够模拟人类的外貌、声音、动作和交流能力，为多个领域带来创新的应用可能性。数字人的本质是将所有信息（数字和文字）通过数字处理（如计算机视觉、语音识别等）再进行表达的过程，形成具有人类形态和行为的数字产物。
数字人的生成涉及到多种技术，如3D重建技术，使用三维扫描仪扫描人的外观、五官等，并通过3D模型重建三维人；虚拟直播技术，使用计算机技术生成人物或实体，并且可以实时直播、录制；数字人体数据集技术，利用数据构建数字人模型以及训练虚拟现实引擎等