Onlangs hebben onderzoekers twee nieuwe onderzoeksresultaten aangekondigd die kunstmatige intelligentie gebruiken om driedimensionale avatars uit tekst te genereren, waardoor toepassingen mogelijk zijn zoals virtuele aanpassing en het bewerken van avatarvormen. Deze resultaten zijn afkomstig van onderzoekers van het Duitse Max Planck Instituut en andere instellingen en zijn gepubliceerd op arXiv.

De eerste studie stelt een methode voor, genaamd DELTA, die driedimensionale avatars kan creëren met onafhankelijke lichaams- en kleding-/haarlagen. De onderzoekers gebruikten verschillende 3D-weergavemethoden om het lichaam en de kleding/haar afzonderlijk te modelleren, waardoor avatars ontstonden uit monoculaire RGB-video's. Deze ontleding maakt toepassingen mogelijk zoals virtuele aanpassing en vormbewerking, waarbij kleding en haar eenvoudig kunnen worden omgezet tussen verschillende lichaamstypes.


De tweede studie maakt gebruik van stabiele diffusie en DELTA hybride 3D-representatie om een ​​tekst-naar-avatar-methode voor te stellen, genaamd TECA. Deze methode kan hoogwaardige avatars genereren op basis van alleen tekstbeschrijvingen en krachtige bewerking van attributen mogelijk maken. Het systeem maakt eerst gebruik van stabiele diffusie om gezichtsbeelden als referentie te genereren, en voegt vervolgens achtereenvolgens haar, kleding en andere elementen toe. De onderzoekers zeiden dat de kwaliteit van de synthetische avatars die door deze methode worden gegenereerd aanzienlijk is verbeterd en dat de attribuutoverdracht krachtige bewerkingsmogelijkheden mogelijk maakt.

Deze twee onderzoeken bieden nieuwe ideeën voor de digitale menselijke generatie. Het gebruik van algoritmen voor kunstmatige intelligentie om de verschillende componenten van digitale mensen te deconstrueren, kan niet alleen realistische driedimensionale virtuele beelden creëren, maar ook toepassingen ondersteunen zoals online virtuele aanpassingen, die een diepgaande impact zullen hebben op de e-commerce in de mode, sociale platforms en de metaverse.