论文作者：Yifei Zeng,Yuanxun Lu,Xinya Ji,Yao Yao,Hao Zhu,Xun Cao
作者单位：Nanjing University
论文链接：http://arxiv.org/abs/2306.09864v1
项目链接：https://zeng-yifei.github.io/avatarbooth_page/
内容简介：
1）方向：3D头像生成
2）应用：3D头像生成
3）背景：AvatarBooth是一种新方法，可以使用文本提示或特定图像生成高质量的3D头像。与以前的方法不同，该方法可以从随意捕捉的面部或身体图像创建个性化头像，同时支持基于文本的模型生成和编辑。
4）方法：AvatarBooth使用双重微调扩散模型分别用于人脸和身体，实现了精确的头像生成控制。此外，还引入了姿势一致性约束来增强扩散模型合成头部图像的多视角一致性，从而消除了不受控制的人体姿势的干扰。同时，还提出了一种多分辨率渲染策略，以促进3D头像生成的粗到细的监督，从而提高了系统的性能。
5）结果：实验表明，AvatarBooth在从文本提示或特定图像生成头像的渲染和几何质量方面优于以前的文本到3D方法。生成的头像模型可以使用附加的文本描述进一步编辑，并由运动序列驱动。
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原文链接：https://blog.csdn.net/2301_77854234/article/details/131317719?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522171851505016800225530267%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fblog.%2522%257D&request_id=171851505016800225530267&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~blog~first_rank_ecpm_v1~times_rank-10-131317719-null-null.nonecase&utm_term=AI%E5%A4%B4%E5%83%8F
