科创中国
智能数字媒体分析和合成方法研究
发布时间: 2025-08-28
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
电子信息技术,计算机及网络技术
成果介绍
本科技成果源于在数字内容建模、编辑与合成领域的长期前沿研究，聚焦于解决传统高斯泼溅难以进行实时大尺度变形、神经辐射场在透明材质及薄片结构物体上的建模局限以及数字人合成与编辑等多项关键难题。
成果亮点
研发了线稿驱动的SketchDream（ACM TOG 2024），可对已有模型进行二次精细编辑，并使用户质量评价指标提升58%、文本对应性指标提升12%，相关成果还入选SIGGRAPH 2024亮点工作宣传视频；在神经辐射场的高效编辑与风格化方面，先后提出NeRF-Editing（IEEE TPAMI 2023）、Stylized NeRF（CVPR 2022）以及几何、纹理、光照解耦的DE-NeRF（ACM SIGGRAPH 2023），其中DE-NeRF在三维重建中可重建更加合理的几何与真实的高频镜面反射；通过多视角图片进行纹理合成的NeRF-Texture（IEEE TPAMI 2024，ACM SIGGRAPH 2023）能够支持模型纹理的无缝扩展，满足各类创作与场景需求；为实现对细微几何与纹理的高质量单目图像重建，STAR-TM（IEEE TPAMI 2023）在精细重建效果方面取得突破。
团队介绍
研发了线稿驱动的SketchDream（ACM TOG 2024），可对已有模型进行二次精细编辑，并使用户质量评价指标提升58%、文本对应性指标提升12%，相关成果还入选SIGGRAPH 2024亮点工作宣传视频；在神经辐射场的高效编辑与风格化方面，先后提出NeRF-Editing（IEEE TPAMI 2023）、Stylized NeRF（CVPR 2022）以及几何、纹理、光照解耦的DE-NeRF（ACM SIGGRAPH 2023），其中DE-NeRF在三维重建中可重建更加合理的几何与真实的高频镜面反射；通过多视角图片进行纹理合成的NeRF-Texture（IEEE TPAMI 2024，ACM SIGGRAPH 2023）能够支持模型纹理的无缝扩展，满足各类创作与场景需求；为实现对细微几何与纹理的高质量单目图像重建，STAR-TM（IEEE TPAMI 2023）在精细重建效果方面取得突破；同时，为了在光照变化的室外场景中重建并解耦出更合理的几何与纹理，提出了SOL-NeRF（ACM SIGGRAPH Asia 2023），并以基于递归变形编码的SceneHGN（IEEE T
成果资料
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