【制作数字人】零门槛通过三维重建技术生成个人三维模型

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【制作数字人】零门槛通过三维重建技术生成个人三维模型。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

依托各项技术的发展,数字人技术开始拔地而起。我们发现,各大一线互联网企业、三大运营商,还有不少创业型公司都纷纷入局数字人。

难道元宇宙的入门票是数字人?等不及了,马上接触下这门技术。经简单了解,现在做得最好的数字人都是基于虚幻引擎(即UE)的MetaHuman,超写实的风格、自然的表情、飘逸的发型,一切都让数字人看着像真人。

要入门制作数字人,是不是很想使用捏脸技术,捏出自己的样貌。但要知道,这种原始的捏脸技术,效率太低了,如果没有美术专业背景和米开朗基罗的雕琢技术,估计捏一周也不会满意。捏一周!那真的是从入门到放弃。其实,还有更高效且简单的方式——三维重建,5分钟生成个人的三维模型。

这里简单介绍下数字人的制作步骤:

  • 通过三维重建,生成自己的头部模型;
  • 通过MetaHuman技术,把脸合成到三维模型中;
  • 捏脸调整,换上发型和服装。

通过这样的步骤就能高效的生成自己的复制人。

下面介绍第一步:如何通过三维重建,构建自己样貌的三维模型。下一篇文章再介绍如何使用MetaHuman技术生成数字人。

三维重建听起来是很高深的技术,实际上也确实是一门很高深的技术。现在已经有很多APP或PC软件提供三维重建能力了,这里推荐一款iOS上的Polycam。在新款的iPhone(12以上)上使用Polycam,还能调用手机的激光雷达LiDAR,更高效准确地进行三维重建。当然,旧款手机也是可以通过图像来实现重建的。

Appstore上搜索Polycam,安装完毕后进入APP。

下图是拍照/录屏的界面
【制作数字人】零门槛通过三维重建技术生成个人三维模型

图片序列,通过不同位置的照片进行三维重建
【制作数字人】零门槛通过三维重建技术生成个人三维模型
生成三维模型,可免费导出glb格式
【制作数字人】零门槛通过三维重建技术生成个人三维模型文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-401435.html

到了这里,关于【制作数字人】零门槛通过三维重建技术生成个人三维模型的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 【三维重建】【深度学习】【数据集】基于COLMAP制作自己的NeRF(LLFF格式)数据集

    提示:最近开始在【三维重建】方面进行研究,记录相关知识点,分享学习中遇到的问题已经解决的方法。 LLFF格式是NeRF网络模型训练使用的数据集格式之一,本文基于COLMAP软件展示从LLFF格式数据集的制作到开始模型训练的完整流程。NeRF(神经辐射场)通过输入同一场景不同视角下

    2024年02月10日
    浏览(52)
  • 三维人脸实践:基于Face3D的人脸生成、渲染与三维重建 <二>

    git code: https://github.com/yfeng95/face3d paper list: PaperWithCode 3DMM方法,基于平均人脸模型,可实现线性的人脸生成。此外,基于人脸关键点,还能渲染对应的三维人脸模型。 基于3DMM模型的生成1:正常 基于3DMM模型的生成2:微笑 3DMM模型的原理是怎样的?如何实现二维与三维的生成呢

    2024年02月05日
    浏览(47)
  • 三维人脸实践:基于Face3D的人脸生成、渲染与三维重建 <一>

    git code: https://github.com/yfeng95/face3d paper list: PaperWithCode 该方法广泛用于基于三维人脸关键点的人脸生成、属性检测(如位姿、深度、PNCC等),能够快速实现人脸建模与渲染。推荐!!! 相机坐标下的人脸变换 光照渲染 3DMM模型 提示:对于初学者来说,作者强烈建议按照这个顺

    2024年01月21日
    浏览(42)
  • 数字人解决方案——RAD-NeRF真人视频的三维重建数字人源码与训练方法

    1.真人视频三维重建数字人源码是基于NeRF改进的RAD-NeRF, NeRF(Neural Radiance Fields) 是最早在2020年ECCV会议上的Best Paper,其将隐式表达推上了一个新的高度,仅用 2D 的 posed images 作为监督,即可表示复杂的三维场景。 NeRF其输入稀疏的多角度带pose的图像训练得到一个神经辐射场

    2024年02月06日
    浏览(46)
  • 【三维重建】DreamGaussian:高斯splatting的单视图3D内容生成(原理+代码)

    项目主页:https://dreamgaussian.github.io/ (包含论文和代码) 提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考 常用的3D内容创建方式,主要是 利用基于优化的通过分数蒸馏采样(SDS)进行的3D生成 。该方法每个样本优化较慢,很难实际应用。本文提出了DreamGaussian,兼顾效率

    2024年02月06日
    浏览(52)
  • 技术旋风!快速采集建模装备、重建大师6.1版、大面积实景三维轻量化技术...

    实景三维模型应用广度和深度日益扩大,传统测绘技术体系和生产体系正经历数字化变革。 传统激光点云数据量大、空间点离散、缺少语义信息、直接应用困难 ;而 传统倾斜摄影采集与建模周期长、生产效率低下 。二者均已无法满足各细分行业 更快速、高效、精细化的建

    2024年02月09日
    浏览(38)
  • 三维重建 阈值分割 3D可视化 医学图像分割 CT图像分割及重建系统 可视化编程技术及应用

    此系统实现了常见的VTK四视图,实现了很好的CT图像分割,可以用于骨骼,头部,肺部,脂肪等分割,,并且通过三维重建实现可视化。使用了第三方库 VTK,ITK 实现分割和生不重建。 窗口分为 (横断面)、冠状面、矢状面,和3D窗口;包含了体绘制和面绘制; 效果: CT分割

    2024年02月08日
    浏览(57)
  • 4 OpenCV实现多目三维重建(多张图片增量式生成稀疏点云)【附源码】

    本文是基于 OpenCV4.80 进行的,关于环境的配置可能之后会单独说,先提一嘴 vcpkg 真好用 从多张图片逐步生成稀疏点云,这个过程通常包括以下步骤: 初始重建: 初始两张图片的选择 十分重要 ,这是整个流程的基础,后续的增图都是在这两张图片的基础上进行的 对于输入图

    2024年02月06日
    浏览(45)
  • 如何通过手机拍照生成三维模型

    使用过易模的用户都知道,易模是通过手机扫描拍摄来进行建模的,而手机拍照建模是除扫描拍摄建模方式外迭代升级的一种全新的建模方式。 使用手机拍照来进行建模,我们只需要按照要求拍摄并且上传所需建模物体的照片,系统就会自动生成我们所拍摄的物体模型。 目

    2024年02月09日
    浏览(85)
  • 如何通过一条数字人三维动画宣传片,打造出数字文旅

    越来越多虚拟人,以文化挖掘者的身份通过数字人三维动画宣传片,打通次元壁,助力文化传播形式创造性转化、创新性表达,赋予文化发展新动能。 如南方都市报民间博物馆文化探寻者“岭梅香”,由一艘在南宋时期失事的沉船“南海一号”开启广东历史文化的穿越之旅,

    2024年02月05日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包