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简介
ID-to-3D是一种创新的方法，它能够从一张随意拍摄的野外图片中生成具有身份和文本引导的3D人头模型，具有分离的表情。该方法基于组合性，使用特定任务的2D扩散模型作为优化的先验。通过扩展基础模型并添加轻量级的表情感知和身份感知架构，创建了2D先验，用于几何和纹理生成，并通过微调仅0.2%的可用训练参数。结合强大的面部身份嵌入和神经表示，该方法不仅能够准确重建面部特征，还能重建配饰和头发，并可提供适用于游戏和远程呈现的渲染就绪资产。
截图
产品特色
使用文本提示和少量随意拍摄的图片生成具有身份一致性的3D人头模型
扩展基础模型，添加轻量级表情和身份感知架构
创建2D先验用于几何和纹理生成
联合使用神经参数表示和多阶段生成高度详细的几何和反照率纹理
准确重建面部特征、配饰和头发
生成现实可信的法线和反照率图像
使用教程
访问ID-to-3D网站并了解其功能和特点。
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准备1-5张随意拍摄的个人照片。
输入文本提示，描述希望生成的3D人头模型的特征。
上传照片并等待系统处理生成3D模型。
根据生成结果调整参数，优化模型细节。
下载生成的3D模型，并将其应用于所需的项目中。
流量来源
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