斯坦福大学的研究团队近日推出了一项突破性的技术——OccFusion，这项技术专注于解决遮挡人体渲染的难题。在现实场景中，人体往往会被其他物体部分遮挡，而OccFusion技术能够在这种复杂情况下，依然实现高保真度的人体渲染，展现出完整的人体形态。
产品入口：https://top.aibase.com/tool/occfusion
传统的人体渲染技术通常依赖于完全可见的人体部分，这在现实应用中存在明显局限。OccFusion通过结合高效的3D高斯分片技术和预训练的2D扩散模型，实现了在部分遮挡情况下的高效、高保真度人体渲染，为这一领域带来了革命性的突破。
OccFusion技术的实现过程分为三个关键阶段：初始化阶段、优化阶段和细化阶段。在初始化阶段，系统从部分可见性掩模中生成完整的人体掩模；优化阶段通过条件化的得分蒸馏采样来优化人体高斯；最后的细化阶段则通过上下文修补技术进一步提升渲染质量，确保最终输出效果的精益求精。
为了验证OccFusion的实际效果，研究团队在ZJU-MoCap和具有挑战性的OcMotion序列上进行了全面评估。结果显示，OccFusion在遮挡人体渲染方面表现卓越，达到了该领域的最新水平。更令人惊叹的是，整个训练过程仅需在单个Titan RTX GPU上花费10分钟，充分展现了其高效性。
OccFusion技术的核心亮点包括：创新性地解决了遮挡人体渲染的难题；采用三阶段处理流程，结合先进的3D高斯分片和2D扩散模型监督；在多项基准测试中表现出色，树立了遮挡人体渲染的新标杆。这项技术不仅在学术研究领域具有重要意义，更在虚拟现实、影视制作、游戏开发等应用场景中展现出广阔的前景。