Investigación AKOOL

Este artículo presenta FastAvatar, un método para la reconstrucción rápida de avatares 3D de alta fidelidad utilizando grandes transformadores de reconstrucción gaussianos. A diferencia de los métodos de avatar 3D existentes, que solo pueden procesar datos de longitud fija, FastAvatar logra una reconstrucción incremental, logrando un buen equilibrio entre la calidad del modelado y la velocidad de inferencia en función del volumen de datos disponible, lo que permite obtener modelos de alta calidad con datos suficientes y, al mismo tiempo, obtener resultados de reconstrucción viables con datos limitados.

We propose SinGS, aiming to achieve high-quality and efficient animatable 3D avatar reconstruction. At the heart of SinGS are two key components: Kinematic Human Diffusion and GeometryPreserving 3D Gaussain Splatting. Extensive experiments demonstrate that SinGS enables lifelike, animatable human reconstructions, maintaining both high quality and inference efficiency (up to 70FPS).