GUAVA是由清华大学深圳国际研究生院和IDEA联合提出的用于快速可动画的上半身3D高斯形象重建框架。
1.主要功能
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极速生成：仅需单张图像，即可在0.1秒内生成高质量、可驱动的上半身3D化身。
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实时渲染：支持50 FPS实时动画渲染，远超现有2D/3D方法。
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无需训练：无需多视角视频或针对个体的单独训练，实现“即插即用”体验。
2.技术原理
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EHM模型：引入富有表现力的人体模型（Expressive Human Model），显著提升面部表情和手部细节的捕捉精度。
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3D高斯表示：采用3D高斯（3D Gaussian）技术，确保跨姿态身份一致性（IPS）优于现有方案。
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神经渲染：结合逆纹理映射与神经细化器，实现高质量、高效率的渲染。
3.应用场景
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虚拟会议：实时生成个性化3D形象，提升远程沟通体验。
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游戏与影视：快速创建角色，降低制作成本。
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数字人交互：支持实时互动，推动虚拟客服、在线教育等领域发展。
4.使用方法
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用户仅需提供一张清晰的照片，系统即可在短时间内生成3D化身。
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开发者可基于开源代码，进一步开发和拓展应用。
5.适用人群
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普通用户：可轻松创建个性化3D形象，用于社交、娱乐等场景。
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开发者：可利用开源代码进行二次开发，拓展应用范围。
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影视、游戏等行业从业者：可快速生成角色模型，提高制作效率。
6.优缺点介绍
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优点：
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高效：生成速度快，实时渲染能力强。
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易用：无需复杂训练，用户操作简单。
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高质量：生成的3D形象细节丰富，表现力强。
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缺点：
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技术门槛：对于非专业人士，理解和使用开源代码可能有一定难度。
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硬件要求：实时渲染对硬件性能有一定要求。
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分类标签：3D建模、人工智能、实时渲染、虚拟形象
一款基于视频扩散模型（VDM）的虚拟试穿技术，它能够结合给定的服装图像和人物视频，生成人物穿着该服装的高质量试穿视频。