ClotheDreamer是什么?一文让你看懂ClotheDreamer的技术原理、主要功能、应用场景

来源:卓商AI
发布时间:2025-04-05

ClotheDreamer概述简介

ClotheDreamer是上海大学、上海交通大学、复旦大学和腾讯优图实验室一起推出的3D服装生成技术,能根据文本描述生成高保真、可穿戴的3D服装资产。ClotheDreamer用3D高斯为基础,基于Disentangled Clothe Gaussian Splatting (DCGS) 实现服装与人体分离优化,用双向Score Distillation Sampling (SDS) 提升服装渲染质量。ClotheDreamer支持自定义服装模板,让生成的服装能适配不同体型,适用于虚拟试穿和物理精确动画。

ClotheDreamer的功能特色

文本驱动的3D服装生成:根据文本描述自动生成相应的3D服装模型。

高保真渲染:生成的3D服装具有高度的细节和真实感。

可穿戴性:生成的服装模型是可穿戴的,能用在虚拟试穿。

物理精确动画:支持生成的服装进行物理精确的动画效果。

自定义模板输入:支持用户上传自定义的服装模板,生成个性化的3D服装。

适应不同体型:生成的服装能适配不同体型的虚拟人物。

ClotheDreamer的技术原理

Disentangled Clothe Gaussian Splatting (DCGS):新颖的表示方法,将服装和人体分别表示为高斯模型,支持独立的优化和渲染。

双向Score Distillation Sampling (SDS):用预训练的2D扩散模型优化3D服装和人体渲染,分别对服装和人体RGBD渲染进行指导,提高生成质量。

文本描述解析:用语言大模型(如ChatGPT)解析文本描述,确定服装的类型和特征,为服装模型的初始化提供依据。

零样本学习:在没有看到特定类型的服装的情况下,生成相应的3D服装模型。

新的修剪策略:针对宽松服装提出的修剪策略,避免在优化过程中错误地移除有用的高斯点,保持服装的完整性。

模板引导的服装生成:用自定义的服装模板网格引导3D服装的生成,提高生成过程的个性化和实用性。

ClotheDreamer项目介绍

项目官网:ggxxii.github.io/clothedreamer

GitHub仓库:https://github.com/ggxxii/clothedreamer

arXiv技术论文:https://arxiv.org/pdf/2406.16815

ClotheDreamer能做什么?

时尚设计:设计师快速生成和迭代3D服装模型,加速设计过程,在虚拟环境中预览设计效果。

虚拟试穿:在电子商务中,顾客在虚拟环境中试穿服装,提高购物体验,减少退货率。

游戏和娱乐:游戏开发者为游戏角色设计多样化的服装,提供更加丰富和个性化的角色定制选项。

电影和动画制作:在电影和动画产业中,快速生成和动画化3D服装,提高制作效率,降低成本。

虚拟现实(VR)和增强现实(AR):在VR和AR应用中,为用户提供沉浸式的服装试穿和设计体验。

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