摘要：以下内容来自小六的机器人AI学习圈（6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务）知识星球每日更新内容

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【GarmentDreamer: 3DGS Guided Garment Synthesis with Diverse Geometry and Texture Details】

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传统的3D服装创作是劳动密集型的，涉及草图、建模、UV贴图和纹理制作等，耗时长、成本高。基于扩散的生成模型的最新进展为从文本提示、图像和视频中生成3D服装提供了新的可能性。然而，现有的方法要么存在多视角图像之间的不一致性，要么需要额外的过程将布料与底层人体模型分离。在本文中，我们提出了一种新的方法GarmentDreamer，该方法利用3D高斯泼溅( GS )作为引导，从文本提示中生成可穿戴的、模拟的3D服装网格。与使用生成模型直接预测的多视图图像作为指导相比，我们的3DGS指导确保了服装变形和纹理合成的一致性优化。我们的方法引入了一个新颖的服装增强模块，以法线和RGBA信息为指导，使用隐式神经纹理场( NeTF )结合变分分数蒸馏( VSD )来生成多样化的几何和纹理细节。我们通过全面的定性和定量实验验证了我们的方法的有效性，展示了GarmentDreamer相对于最先进的其他技术优越的性能。

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来源：计算机视觉life